論文の概要: Sea You Later: Metadata-Guided Long-Term Re-Identification for UAV-Based Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03561v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 22:01:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 17:38:19.061880
• Title: Sea You Later: Metadata-Guided Long-Term Re-Identification for UAV-Based Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: sea you later: uavベースのマルチオブジェクトトラッキングのためのメタデータガイド付き長期再識別
• Authors: Cheng-Yen Yang, Hsiang-Wei Huang, Zhongyu Jiang, Heng-Cheng Kuo, Jie Mei, Chung-I Huang, Jenq-Neng Hwang
• Abstract要約: 我々は、Metadata Guided MOT (MG-MOT) と呼ばれる適応型モーションベースMOTアルゴリズムを提案する。 MG-MOTは、短距離追跡データをコヒーレントな長期トラックに効果的にマージし、UAVから重要なメタデータを活用する。 我々は,UAVをベースとした海上物体追跡チャレンジの最新版において,最先端のHOTA 69.5%,IFF1 85.9%の高性能性能を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.621855692099313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Re-identification (ReID) in multi-object tracking (MOT) for UAVs in maritime computer vision has been challenging for several reasons. More specifically, short-term re-identification (ReID) is difficult due to the nature of the characteristics of small targets and the sudden movement of the drone's gimbal. Long-term ReID suffers from the lack of useful appearance diversity. In response to these challenges, we present an adaptable motion-based MOT algorithm, called Metadata Guided MOT (MG-MOT). This algorithm effectively merges short-term tracking data into coherent long-term tracks, harnessing crucial metadata from UAVs, including GPS position, drone altitude, and camera orientations. Extensive experiments are conducted to validate the efficacy of our MOT algorithm. Utilizing the challenging SeaDroneSee tracking dataset, which encompasses the aforementioned scenarios, we achieve a much-improved performance in the latest edition of the UAV-based Maritime Object Tracking Challenge with a state-of-the-art HOTA of 69.5% and an IDF1 of 85.9% on the testing split.
• Abstract（参考訳）: 海中コンピュータビジョンにおけるUAVに対するマルチオブジェクト追跡(MOT)におけるReIDの再同定はいくつかの理由から困難である。 より具体的には、小型目標の特性の性質とドローンのジンバルの突然の動きにより、短期的再識別(ReID)は困難である。 長期的なReIDは、見た目の多様性の欠如に悩まされている。 これらの課題に対応するために,Metadata Guided MOT (MG-MOT) と呼ばれる適応型モーションベースMOTアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、短期追跡データをコヒーレントな長期追跡に効果的に統合し、gps位置、ドローン高度、カメラの向きなど、uavの重要なメタデータを活用する。 このMOTアルゴリズムの有効性を検証するために大規模な実験を行った。 上記のシナリオを包含するシードロネシー追跡データセットを利用することで、uavベースの海上物体追跡チャレンジの最新版において、69.5%の最先端のhotaと85.9%のidf1で、大幅な性能向上を達成している。

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