論文の概要: TrackFlow: Multi-Object Tracking with Normalizing Flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11513v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 15:40:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:27:53.534208
- Title: TrackFlow: Multi-Object Tracking with Normalizing Flows
- Title（参考訳）: TrackFlow: 正規化フローによるマルチオブジェクトトラッキング
- Authors: Gianluca Mancusi, Aniello Panariello, Angelo Porrello, Matteo Fabbri,
Simone Calderara, Rita Cucchiara
- Abstract要約: トラッキング・バイ・ディテクトをマルチモーダル・セッティングに拡張することを目的としている。
3D情報の大まかな見積も利用可能であり、他の伝統的なメトリクスとマージする必要がある。
提案手法は,複数のトラッキング・バイ・検出アルゴリズムの性能を継続的に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.86830078167583
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The field of multi-object tracking has recently seen a renewed interest in
the good old schema of tracking-by-detection, as its simplicity and strong
priors spare it from the complex design and painful babysitting of
tracking-by-attention approaches. In view of this, we aim at extending
tracking-by-detection to multi-modal settings, where a comprehensive cost has
to be computed from heterogeneous information e.g., 2D motion cues, visual
appearance, and pose estimates. More precisely, we follow a case study where a
rough estimate of 3D information is also available and must be merged with
other traditional metrics (e.g., the IoU). To achieve that, recent approaches
resort to either simple rules or complex heuristics to balance the contribution
of each cost. However, i) they require careful tuning of tailored
hyperparameters on a hold-out set, and ii) they imply these costs to be
independent, which does not hold in reality. We address these issues by
building upon an elegant probabilistic formulation, which considers the cost of
a candidate association as the negative log-likelihood yielded by a deep
density estimator, trained to model the conditional joint probability
distribution of correct associations. Our experiments, conducted on both
simulated and real benchmarks, show that our approach consistently enhances the
performance of several tracking-by-detection algorithms.
- Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキングの分野は、トラッキング・バイ・アテンションアプローチの複雑な設計と苦痛を伴うベビーシッターから、そのシンプルさと強い先行性から、トラッキング・バイ・アテンションという古き良きスキーマに再び関心を寄せている。
これを踏まえて,2次元運動手がかり,視覚的外観,ポーズ推定などの異種情報から総合的なコストを計算しなければならないマルチモーダル環境への追跡・バイ・プローブの拡張を目標としている。
より正確には、3D情報の大まかな見積も利用可能であり、他の伝統的なメトリクス(例えばIoU)とマージする必要があるケーススタディに従う。
これを達成するために、最近のアプローチでは、各コストの貢献のバランスをとるために、単純なルールまたは複雑なヒューリスティックを利用する。
しかし、
一 留置セットの調整された過度パラメータの慎重なチューニングが必要であること。
二 これらの費用が独立したものであることを暗示し、現実には成立しない。
本稿では, 正解の条件付き結合確率分布をモデル化するために, 密度推定器によって得られる負の対数類似度として, 候補関係のコストを考慮し, エレガントな確率的定式化を基礎として, この問題に対処する。
シミュレーションと実測値の両方を用いて実験を行った結果,本手法は複数の追従検出アルゴリズムの性能を一貫して向上させることがわかった。
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