論文の概要: TOPIC: A Parallel Association Paradigm for Multi-Object Tracking under
Complex Motions and Diverse Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11157v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 03:30:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 19:31:10.860043
- Title: TOPIC: A Parallel Association Paradigm for Multi-Object Tracking under
Complex Motions and Diverse Scenes
- Title（参考訳）: TOPIC:複雑な動きと異場面における多対象追跡のための並列アソシエーションパラダイム
- Authors: Xiaoyan Cao, Yiyao Zheng, Yao Yao, Huapeng Qin, Xiaoyu Cao, Shihui Guo
- Abstract要約: BEE23と呼ばれる新しいデータセットを導入し、複雑な動きを強調します。
並列パラダイムを提案し,それを実装するために2つのrOund Parallel MatchIng meChanism(TOPIC)を提案する。
提案手法は,4つの公開データセットとBEE23上での最先端のパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.913501787851356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video data and algorithms have been driving advances in multi-object tracking
(MOT). While existing MOT datasets focus on occlusion and appearance
similarity, complex motion patterns are widespread yet overlooked. To address
this issue, we introduce a new dataset called BEE23 to highlight complex
motions. Identity association algorithms have long been the focus of MOT
research. Existing trackers can be categorized into two association paradigms:
single-feature paradigm (based on either motion or appearance feature) and
serial paradigm (one feature serves as secondary while the other is primary).
However, these paradigms are incapable of fully utilizing different features.
In this paper, we propose a parallel paradigm and present the Two rOund
Parallel matchIng meChanism (TOPIC) to implement it. The TOPIC leverages both
motion and appearance features and can adaptively select the preferable one as
the assignment metric based on motion level. Moreover, we provide an
Attention-based Appearance Reconstruct Module (AARM) to reconstruct appearance
feature embeddings, thus enhancing the representation of appearance features.
Comprehensive experiments show that our approach achieves state-of-the-art
performance on four public datasets and BEE23. Notably, our proposed parallel
paradigm surpasses the performance of existing association paradigms by a large
margin, e.g., reducing false negatives by 12% to 51% compared to the
single-feature association paradigm. The introduced dataset and association
paradigm in this work offers a fresh perspective for advancing the MOT field.
The source code and dataset are available at
https://github.com/holmescao/TOPICTrack.
- Abstract（参考訳）: ビデオデータとアルゴリズムは、マルチオブジェクトトラッキング(MOT)の進歩を推進している。
既存のMOTデータセットはオクルージョンと外観の類似性に重点を置いているが、複雑な動きパターンは広く見過ごされている。
この問題に対処するために、複雑な動きを強調するBEE23と呼ばれる新しいデータセットを導入する。
アイデンティティ関連アルゴリズムは以前からMOT研究の焦点となっている。
既存のトラッカーは、単一機能パラダイム(動きまたは外観の特徴に基づく)とシリアルパラダイム(一方が二次的、もう一方が一次的)の2つに分類される。
しかし、これらのパラダイムは異なる特徴を完全に活用できない。
本稿では並列パラダイムを提案し,それを実装するために2つのrOund Parallel matchIng meChanism(TOPIC)を提案する。
このトピックは、動きと外観の両方の特徴を活用し、望ましいものを動きレベルに基づいて割り当て指標として適応的に選択することができる。
さらに,外観特徴の埋め込みを再構築するアテンションベース外観再構築モジュール(aarm)を提供し,外観特徴の表現性を高める。
包括的実験により、4つの公開データセットとBEE23上での最先端のパフォーマンスが得られた。
特に,提案する並列パラダイムは,既存の連想パラダイムの性能を大きく上回っており,例えば,単一結合パラダイムと比較して偽陰性を12%から51%削減している。
この研究で導入されたデータセットとアソシエーションパラダイムは、MOT分野を前進させるための新たな視点を提供する。
ソースコードとデータセットはhttps://github.com/holmescao/topictrackで入手できる。
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