論文の概要: Siamese-DETR for Generic Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17875v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 18:00:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 12:20:53.114842
• Title: Siamese-DETR for Generic Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: 汎用多対象追跡のためのシームズDETR
• Authors: Qiankun Liu, Yichen Li, Yuqi Jiang, Ying Fu,
• Abstract要約: 従来のマルチオブジェクト追跡(MOT)は、事前に定義されたクローズドセットカテゴリに属するオブジェクトを追跡することに限定されている。 Siamese-DETRは、所定のテキストプロンプトとテンプレート画像を用いて、事前に定義されたカテゴリを超えてオブジェクトを追跡する。 Siamese-DETRはGMOT-40データセット上の既存のMOTメソッドを大きなマージンで上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.853363984562602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The ability to detect and track the dynamic objects in different scenes is fundamental to real-world applications, e.g., autonomous driving and robot navigation. However, traditional Multi-Object Tracking (MOT) is limited to tracking objects belonging to the pre-defined closed-set categories. Recently, Open-Vocabulary MOT (OVMOT) and Generic MOT (GMOT) are proposed to track interested objects beyond pre-defined categories with the given text prompt and template image. However, the expensive well pre-trained (vision-)language model and fine-grained category annotations are required to train OVMOT models. In this paper, we focus on GMOT and propose a simple but effective method, Siamese-DETR, for GMOT. Only the commonly used detection datasets (e.g., COCO) are required for training. Different from existing GMOT methods, which train a Single Object Tracking (SOT) based detector to detect interested objects and then apply a data association based MOT tracker to get the trajectories, we leverage the inherent object queries in DETR variants. Specifically: 1) The multi-scale object queries are designed based on the given template image, which are effective for detecting different scales of objects with the same category as the template image; 2) A dynamic matching training strategy is introduced to train Siamese-DETR on commonly used detection datasets, which takes full advantage of provided annotations; 3) The online tracking pipeline is simplified through a tracking-by-query manner by incorporating the tracked boxes in previous frame as additional query boxes. The complex data association is replaced with the much simpler Non-Maximum Suppression (NMS). Extensive experimental results show that Siamese-DETR surpasses existing MOT methods on GMOT-40 dataset by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 異なるシーンにおける動的な物体を検出し、追跡する能力は、例えば自律運転やロボットナビゲーションといった現実世界の応用に不可欠である。 しかし、従来のマルチオブジェクト追跡(MOT)は、事前に定義されたクローズドセットカテゴリに属するオブジェクトを追跡することに限定されている。 近年,Open-Vocabulary MOT (OVMOT) とGeneric MOT (GMOT) が提案されている。 しかし、OVMOTモデルのトレーニングには、高価で事前訓練された(ビジョン-)言語モデルと詳細なカテゴリアノテーションが必要である。 本稿では,GMOTに焦点をあて,シンプルな手法であるSiamese-DETRを提案する。 トレーニングには一般的に使用される検出データセット(例えばCOCO)のみが必要である。 既存のGMOT法とは違って、Single Object Tracking(SOT)ベースの検出器を訓練し、興味のあるオブジェクトを検出し、データアソシエーションベースのMOTトラッカーを適用してトラジェクトリを得る。 具体的には 1) マルチスケールオブジェクトクエリはテンプレート画像に基づいて設計され, テンプレート画像と同じカテゴリのオブジェクトの異なるスケールを検出するのに有効である。 2) 提供するアノテーションを最大限に活用した,一般的に使用されている検出データセット上で,Siamese-DETRをトレーニングするための動的マッチングトレーニング戦略を導入する。 3) オンライントラッキングパイプラインは,前フレームのトラッキングボックスを追加のクエリボックスとして組み込むことで,トラッキング・バイ・クエリにより単純化される。 複雑なデータアソシエーションは、はるかに単純なNMS(Non-Maximum Suppression)に置き換えられる。 Siamese-DETRはGMOT-40データセット上の既存のMOT法を大きなマージンで上回っている。

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