論文の概要: COOLer: Class-Incremental Learning for Appearance-Based Multiple Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03006v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 05:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 10:54:33.938761
• Title: COOLer: Class-Incremental Learning for Appearance-Based Multiple Object Tracking
• Title（参考訳）: COOLer: 外観に基づく複数物体追跡のためのクラスインクリメンタル学習
• Authors: Zhizheng Liu, Mattia Segu, Fisher Yu
• Abstract要約: 本稿では,連続学習研究の範囲を,複数物体追跡(MOT)のためのクラス増分学習に拡張する。 オブジェクト検出器の連続学習のための従来のソリューションは、外見に基づくトラッカーのデータ関連ステージには対応していない。 我々は,Contrastive- and cOntinual-LearningベースのトラッカーであるCOOLerを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.47215340215641
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning allows a model to learn multiple tasks sequentially while retaining the old knowledge without the training data of the preceding tasks. This paper extends the scope of continual learning research to class-incremental learning for multiple object tracking (MOT), which is desirable to accommodate the continuously evolving needs of autonomous systems. Previous solutions for continual learning of object detectors do not address the data association stage of appearance-based trackers, leading to catastrophic forgetting of previous classes' re-identification features. We introduce COOLer, a COntrastive- and cOntinual-Learning-based tracker, which incrementally learns to track new categories while preserving past knowledge by training on a combination of currently available ground truth labels and pseudo-labels generated by the past tracker. To further exacerbate the disentanglement of instance representations, we introduce a novel contrastive class-incremental instance representation learning technique. Finally, we propose a practical evaluation protocol for continual learning for MOT and conduct experiments on the BDD100K and SHIFT datasets. Experimental results demonstrate that COOLer continually learns while effectively addressing catastrophic forgetting of both tracking and detection. The code is available at https://github.com/BoSmallEar/COOLer.
• Abstract（参考訳）: 連続学習により、モデルは前のタスクのトレーニングデータなしで古い知識を維持しながら、連続的に複数のタスクを学習することができる。 本稿では,連続学習研究のスコープを,自律システムの継続的に進化するニーズに対応するために望ましいマルチオブジェクトトラッキング(mot)のためのクラスインクリメンタル学習に拡張する。 オブジェクト検出器の継続的な学習のためのこれまでの解決策は、外見に基づくトラッカーのデータ関連ステージには対応していない。 我々は,Contrastive- and cOntinual-LearningベースのトラッカーであるCOOLerを紹介した。これは過去の知識を保存しながら,過去のトラッカーが生成した擬似ラベルの組み合わせをトレーニングすることで,新たなカテゴリの追跡を段階的に学習する。 インスタンス表現の不整合をさらに悪化させるため,新しいクラスインクリメンタルなインスタンス表現学習手法を導入する。 最後に,MOTの連続学習のための実践的評価プロトコルを提案し,BDD100KおよびShiFTデータセット上で実験を行う。 実験の結果、COOLerは追跡と検出の両方の破滅的な忘れを効果的に解決しながら継続的に学習していることがわかった。 コードはhttps://github.com/BoSmallEar/COOLerで入手できる。

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