論文の概要: SparseTrack: Multi-Object Tracking by Performing Scene Decomposition based on Pseudo-Depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05238v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 14:36:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 14:08:24.515564
• Title: SparseTrack: Multi-Object Tracking by Performing Scene Decomposition based on Pseudo-Depth
• Title（参考訳）: SparseTrack:擬似深度に基づくシーン分解による多目的追跡
• Authors: Zelin Liu, Xinggang Wang, Cheng Wang, Wenyu Liu, Xiang Bai
• Abstract要約: 2次元画像から目標の相対的な深さを求めるための擬似深度推定法を提案する。 次に,得られた深度情報を用いて,高密度なターゲットセットを複数のスパースなターゲットサブセットに変換するディープカスケードマッチング(DCM)アルゴリズムを設計する。 擬似深度法とDCM戦略をデータアソシエーションプロセスに統合することにより、SparseTrackと呼ばれる新しいトラッカーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.0113695253415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploring robust and efficient association methods has always been an important issue in multiple-object tracking (MOT). Although existing tracking methods have achieved impressive performance, congestion and frequent occlusions still pose challenging problems in multi-object tracking. We reveal that performing sparse decomposition on dense scenes is a crucial step to enhance the performance of associating occluded targets. To this end, we propose a pseudo-depth estimation method for obtaining the relative depth of targets from 2D images. Secondly, we design a depth cascading matching (DCM) algorithm, which can use the obtained depth information to convert a dense target set into multiple sparse target subsets and perform data association on these sparse target subsets in order from near to far. By integrating the pseudo-depth method and the DCM strategy into the data association process, we propose a new tracker, called SparseTrack. SparseTrack provides a new perspective for solving the challenging crowded scene MOT problem. Only using IoU matching, SparseTrack achieves comparable performance with the state-of-the-art (SOTA) methods on the MOT17 and MOT20 benchmarks. Code and models are publicly available at \url{https://github.com/hustvl/SparseTrack}.
• Abstract（参考訳）: 多目的追跡(MOT)において、ロバストで効率的なアソシエーション手法の探索は常に重要な問題であった。 既存の追跡手法は目覚ましい性能を示しているが、混雑や頻繁な閉塞は、マルチオブジェクト追跡において依然として困難な問題となっている。 密集したシーンでスパース分解を行うことは、隠蔽対象の関連性を高めるための重要なステップである。 そこで本研究では,2次元画像からターゲットの相対深度を求める擬似深度推定法を提案する。 第二に、得られた深度情報を用いて、密集したターゲットセットを複数のスパースターゲットサブセットに変換し、これらのスパースターゲットサブセットに関するデータアソシエーションを行うディープカスケードマッチング(DCM)アルゴリズムを設計する。 擬似深度法とDCM戦略をデータアソシエーションプロセスに統合することにより、SparseTrackと呼ばれる新しいトラッカーを提案する。 SparseTrackは、困難なシーンMOT問題を解決するための新しい視点を提供する。 IoUマッチングのみを使用するSparseTrackは、MOT17とMOT20ベンチマークの最先端(SOTA)メソッドと同等のパフォーマンスを実現する。 コードとモデルは \url{https://github.com/hustvl/SparseTrack} で公開されている。

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