論文の概要: MO-YOLO: End-to-End Multiple-Object Tracking Method with YOLO and MOTR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17170v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 05:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 21:53:24.235137
• Title: MO-YOLO: End-to-End Multiple-Object Tracking Method with YOLO and MOTR
• Title（参考訳）: MO-YOLO:YOLOとMOTRを用いたエンドツーエンド多目的追跡手法
• Authors: Liao Pan and Yang Feng and Wu Di and Liu Bo and Zhang Xingle
• Abstract要約: そこで本研究では,MO-YOLOという,効率的かつ計算効率のよいマルチオブジェクト追跡モデルを提案する。 MOT17データセットでは、MOTRcitezeng2022motrは8GeForce 2080 Ti GPUを4日間トレーニングして満足な結果を得る必要があり、MO-YOLOは1GeForce 2080 Ti GPUと12時間のトレーニングしか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.607495101616353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to address critical issues in the field of Multi-Object Tracking (MOT) by proposing an efficient and computationally resource-efficient end-to-end multi-object tracking model, named MO-YOLO. Traditional MOT methods typically involve two separate steps: object detection and object tracking, leading to computational complexity and error propagation issues. Recent research has demonstrated outstanding performance in end-to-end MOT models based on Transformer architectures, but they require substantial hardware support. MO-YOLO combines the strengths of YOLO and RT-DETR models to construct a high-efficiency, lightweight, and resource-efficient end-to-end multi-object tracking network, offering new opportunities in the multi-object tracking domain. On the MOT17 dataset, MOTR\cite{zeng2022motr} requires training with 8 GeForce 2080 Ti GPUs for 4 days to achieve satisfactory results, while MO-YOLO only requires 1 GeForce 2080 Ti GPU and 12 hours of training to achieve comparable performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MO-YOLO(MO-YOLO)と呼ばれる,効率的な資源効率の高いエンドツーエンドのマルチオブジェクト追跡モデルを提案する。 従来のmotメソッドでは、オブジェクト検出とオブジェクト追跡の2つのステップがあり、計算の複雑さとエラー伝播の問題を引き起こす。 最近の研究は、トランスフォーマーアーキテクチャに基づくエンドツーエンドのmotモデルで優れた性能を示しているが、それらは実質的なハードウェアサポートを必要としている。 MO-YOLOは、YOLOモデルとRT-DETRモデルの長所を組み合わせて、高効率で軽量でリソース効率のマルチオブジェクトトラッキングネットワークを構築し、マルチオブジェクトトラッキングドメインで新たな機会を提供する。 MOT17データセットでは、MOTR\cite{zeng2022motr}は8GeForce 2080 Ti GPUを4日間トレーニングして満足な結果を得る必要があり、MO-YOLOは1GeForce 2080 Ti GPUと12時間のトレーニングしか必要としない。

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