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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17170v3
• Date: Fri, 5 Apr 2024 10:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 20:40:00.652132
• Title: MO-YOLO: End-to-End Multiple-Object Tracking Method with YOLO and Decoder
• Title（参考訳）: MO-YOLO: YOLOとデコーダを用いたエンドツーエンド多目的追跡手法
• Authors: Liao Pan, Yang Feng, Wu Di, Liu Bo, Zhang Xingle,
• Abstract要約: 提案するMO-YOLO(MO-YOLO)は,効率的かつ計算力に富んだエンドツーエンドMOTモデルである。 RT-DETRのデコーダとYOLOv8のアーキテクチャコンポーネントを活用することで、MO-YOLOは高速で、トレーニング時間も短く、MOT性能も優れている。 ダンストラックでは、MO-YOLOはMOTRのパフォーマンスにマッチするだけでなく、それを上回り、毎秒2倍のフレームを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.819349280398363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of multi-object tracking (MOT), recent Transformer based end-to-end models like MOTR have demonstrated exceptional performance on datasets such as DanceTracker. However, the computational demands of these models present challenges in training and deployment. Drawing inspiration from successful models like GPT, we present MO-YOLO, an efficient and computationally frugal end-to-end MOT model. MO-YOLO integrates principles from You Only Look Once (YOLO) and RT-DETR, adopting a decoder-only approach. By leveraging the decoder from RT-DETR and architectural components from YOLOv8, MO-YOLO achieves high speed, shorter training times, and proficient MOT performance. On the Dancetrack, MO-YOLO not only matches MOTR's performance but also surpasses it, achieving over twice the frames per second (MOTR 9.5 FPS, MO-YOLO 19.6 FPS). Furthermore, MO-YOLO demonstrates significantly reduced training times and lower hardware requirements compared to MOTR. This research introduces a promising paradigm for efficient end-to-end MOT, emphasizing enhanced performance and resource efficiency.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)の分野では、最近のTransformerベースのMOTRのようなエンドツーエンドモデルは、DanceTrackerのようなデータセットでは例外的なパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルの計算要求は、訓練と展開において困難を呈している。 GPTのような成功したモデルからインスピレーションを得たMO-YOLOは、効率的で計算力に富んだエンドツーエンドMOTモデルである。 MO-YOLOはYou Only Look Once (YOLO)とRT-DETRの原則を統合し、デコーダのみのアプローチを採用する。 RT-DETRのデコーダとYOLOv8のアーキテクチャコンポーネントを活用することで、MO-YOLOは高速で、トレーニング時間も短く、MOT性能も優れている。 ダンストラックでは、MO-YOLOはMOTRのパフォーマンスに匹敵するだけでなく、毎秒2倍のフレーム(MOTR 9.5 FPS、MO-YOLO 19.6 FPS)を達成している。 さらに、MO-YOLOはMOTRと比較してトレーニング時間を大幅に短縮し、ハードウェアの要求を小さくする。 本研究は,性能向上と資源効率の向上を重視した,効率的なエンドツーエンドMOTのための有望なパラダイムを提案する。

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