論文の概要: Uncertainty-aware Unsupervised Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15409v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 15:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 21:59:02.812404
• Title: Uncertainty-aware Unsupervised Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: 不確かさを意識したマルチオブジェクト追跡
• Authors: Kai Liu, Sheng Jin, Zhihang Fu, Ze Chen, Rongxin Jiang, Jieping Ye
• Abstract要約: 教師なしマルチオブジェクトトラッカーは、信頼できる機能埋め込みの学習に劣る。 最近の自己監督技術は採用されているが、時間的関係を捉えられなかった。 本稿では、不確実性問題は避けられないが、不確実性自体を活用して学習された一貫性を向上させることができると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.53331700312752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Without manually annotated identities, unsupervised multi-object trackers are inferior to learning reliable feature embeddings. It causes the similarity-based inter-frame association stage also be error-prone, where an uncertainty problem arises. The frame-by-frame accumulated uncertainty prevents trackers from learning the consistent feature embedding against time variation. To avoid this uncertainty problem, recent self-supervised techniques are adopted, whereas they failed to capture temporal relations. The interframe uncertainty still exists. In fact, this paper argues that though the uncertainty problem is inevitable, it is possible to leverage the uncertainty itself to improve the learned consistency in turn. Specifically, an uncertainty-based metric is developed to verify and rectify the risky associations. The resulting accurate pseudo-tracklets boost learning the feature consistency. And accurate tracklets can incorporate temporal information into spatial transformation. This paper proposes a tracklet-guided augmentation strategy to simulate tracklets' motion, which adopts a hierarchical uncertainty-based sampling mechanism for hard sample mining. The ultimate unsupervised MOT framework, namely U2MOT, is proven effective on MOT-Challenges and VisDrone-MOT benchmark. U2MOT achieves a SOTA performance among the published supervised and unsupervised trackers.
• Abstract（参考訳）: 手動でアノテートされたIDがなければ、教師なしマルチオブジェクトトラッカーは信頼できる特徴埋め込みを学習するよりも劣る。 類似性に基づくフレーム間関連ステージもエラーを起こし、不確実性が発生する。 フレーム単位の累積不確実性は、トラッカが時間の変動に対して一貫した特徴を学習することを妨げる。 この不確実性を回避するため、最近の自己監督技術が採用されているが、時間的関係を捉えられなかった。 フレーム間の不確実性はまだ存在する。 実際、不確実性問題は避けられないが、不確実性自体を利用して学習された一貫性を次々に改善することが可能である。 特に、リスク関連を検証・修正するために不確実性に基づく計量が開発されている。 その結果、正確な擬似トラックレットは、機能の一貫性の学習を促進する。 そして正確なトラックレットは、時間情報を空間変換に組み込むことができる。 本稿では,ハードサンプルマイニングのための階層的不確実性に基づくサンプリング機構を適用し,トラックレットの動きをシミュレートするトラックレット誘導強化手法を提案する。 究極の教師なしMOTフレームワークであるU2MOTは、MOT-ChallengesとVisDrone-MOTベンチマークで有効であることが証明されている。 U2MOTは、公表された教師なしトラッカーと教師なしトラッカーの間でSOTA性能を達成する。

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