Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Ship Tracking by Robust Similarity metric

論文の概要: Multi-Ship Tracking by Robust Similarity metric

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05171v1
Date: Sun, 8 Oct 2023 14:05:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-12 11:55:03.761593
Title: Multi-Ship Tracking by Robust Similarity metric
Title（参考訳）: ロバスト類似度測定によるマルチシップトラッキング
Authors: Hongyu Zhao, Gongming Wei, Yang Xiao, Xianglei Xing
Abstract要約: マルチシップ追跡(MST)は、海上での状況認識と自律船の航法システム開発に応用されることが証明されている。歩行者や車両のデータセットに対するマルチオブジェクト追跡(MOT)アルゴリズムによって達成された驚くべき追跡結果にもかかわらず、これらのモデルとテクニックは、船舶のデータセットに適用した場合、パフォーマンスが劣っている。本稿では,予測ボックスと検出ボックスの両方を囲む最小の凸形状を組み込むことで,IoUの弱点に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.882525351991875
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-ship tracking (MST) as a core technology has been proven to be applied to situational awareness at sea and the development of a navigational system for autonomous ships. Despite impressive tracking outcomes achieved by multi-object tracking (MOT) algorithms for pedestrian and vehicle datasets, these models and techniques exhibit poor performance when applied to ship datasets. Intersection of Union (IoU) is the most popular metric for computing similarity used in object tracking. The low frame rates and severe image shake caused by wave turbulence in ship datasets often result in minimal, or even zero, Intersection of Union (IoU) between the predicted and detected bounding boxes. This issue contributes to frequent identity switches of tracked objects, undermining the tracking performance. In this paper, we address the weaknesses of IoU by incorporating the smallest convex shapes that enclose both the predicted and detected bounding boxes. The calculation of the tracking version of IoU (TIoU) metric considers not only the size of the overlapping area between the detection bounding box and the prediction box, but also the similarity of their shapes. Through the integration of the TIoU into state-of-the-art object tracking frameworks, such as DeepSort and ByteTrack, we consistently achieve improvements in the tracking performance of these frameworks.
Abstract（参考訳）: コア技術としてのマルチシップトラッキング(mst)は、海上の状況認識や自律型船舶の航法システムの開発に応用できることが証明されている。歩行者と車両のデータセットに対するマルチオブジェクトトラッキング(mot)アルゴリズムによって達成された印象的な追跡結果にもかかわらず、これらのモデルと技術は、船舶のデータセットに適用すると性能が低下する。 IoU(Intersection of Union)は、オブジェクト追跡に使用される類似性を計算するための最も一般的な指標である。船舶データセット内の波乱による低フレームレートと重大画像揺動は、予測および検出された境界ボックス間の結合(iou)を最小またはゼロにすることが多い。この問題は、追跡されたオブジェクトの頻繁なid切り換えに寄与し、トラッキング性能を損なう。本稿では,予測ボックスと検出ボックスの両方を囲む最小の凸形状を組み込むことで,IoUの弱点に対処する。 IoU(TIoU)メトリックのトラッキングバージョンは、検出境界ボックスと予測ボックスとの間の重なり合う領域のサイズだけでなく、それらの形状の類似性も考慮している。 TIoUをDeepSortやByteTrackといった最先端のオブジェクトトラッキングフレームワークに統合することで、これらのフレームワークのトラッキングパフォーマンスを継続的に改善します。

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