論文の概要: An Approach for Multi-Object Tracking with Two-Stage Min-Cost Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02642v1
- Date: Sun, 5 Nov 2023 13:01:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 16:26:34.927181
- Title: An Approach for Multi-Object Tracking with Two-Stage Min-Cost Flow
- Title（参考訳）: 2段ミンコストフローを用いたマルチオブジェクトトラッキングの一手法
- Authors: Huining Li, Yalong Jiang, Xianlin Zeng, Feng Li, Zhipeng Wang
- Abstract要約: 我々は,2段目で修正された不正確なトラックレットを正確に検出できる交差点マスク付き2段追跡パイプラインを開発した。
78.4 MOTAはMOT16,79.2はMOT17,76.4はMOT20で達成し,提案手法が有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.544236014098564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The minimum network flow algorithm is widely used in multi-target tracking.
However, the majority of the present methods concentrate exclusively on
minimizing cost functions whose values may not indicate accurate solutions
under occlusions. In this paper, by exploiting the properties of tracklets
intersections and low-confidence detections, we develop a two-stage tracking
pipeline with an intersection mask that can accurately locate inaccurate
tracklets which are corrected in the second stage. Specifically, we employ the
minimum network flow algorithm with high-confidence detections as input in the
first stage to obtain the candidate tracklets that need correction. Then we
leverage the intersection mask to accurately locate the inaccurate parts of
candidate tracklets. The second stage utilizes low-confidence detections that
may be attributed to occlusions for correcting inaccurate tracklets. This
process constructs a graph of nodes in inaccurate tracklets and low-confidence
nodes and uses it for the second round of minimum network flow calculation. We
perform sufficient experiments on popular MOT benchmark datasets and achieve
78.4 MOTA on the test set of MOT16, 79.2 on MOT17, and 76.4 on MOT20, which
shows that the proposed method is effective.
- Abstract（参考訳）: ネットワークフロー最小アルゴリズムはマルチターゲット追跡に広く使われている。
しかし, 本手法の大部分は, 咬合下での正確な解を示さないコスト関数の最小化に特化している。
本稿では,トラックレットの交差点特性と低信頼検出を生かして,第2段で補正された不正確なトラックレットを正確に特定できる交差点マスクを備えた2段追跡パイプラインを開発した。
具体的には,第1段の入力として信頼度検出を行う最小のネットワークフローアルゴリズムを用い,補正を必要とする候補トラックレットを得る。
次に、交差マスクを利用して、候補トラックレットの不正確な部分を正確に特定する。
第2段階では、不正確なトラックレットを修正するために、オクルージョンに起因する可能性のある低信頼度検出を利用する。
このプロセスは、不正確なトラックレットと低信頼ノードのノードのグラフを構築し、最小ネットワークフロー計算の第2ラウンドに使用する。
一般的なMOTベンチマークデータセットに対して十分な実験を行い,MOT17では78.4 MOTA,MOT17では79.2,MOT20では76.4を,提案手法が有効であることを示す。
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