論文の概要: Contrastive Learning for Multi-Object Tracking with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08043v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 10:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:37:45.870573
• Title: Contrastive Learning for Multi-Object Tracking with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた多物体追跡のためのコントラスト学習
• Authors: Pierre-Fran\c{c}ois De Plaen, Nicola Marinello, Marc Proesmans, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool
• Abstract要約: 我々は、DETRをインスタンスレベルのコントラスト損失を用いてMOTモデルに変換する方法を示す。 本手法では,検出能力を維持しながらオブジェクトの外観を学習し,オーバーヘッドを少なく抑える。 そのパフォーマンスは、BDD100Kデータセットにおいて、以前の最先端の+2.6 mMOTAを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.61791059432558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The DEtection TRansformer (DETR) opened new possibilities for object detection by modeling it as a translation task: converting image features into object-level representations. Previous works typically add expensive modules to DETR to perform Multi-Object Tracking (MOT), resulting in more complicated architectures. We instead show how DETR can be turned into a MOT model by employing an instance-level contrastive loss, a revised sampling strategy and a lightweight assignment method. Our training scheme learns object appearances while preserving detection capabilities and with little overhead. Its performance surpasses the previous state-of-the-art by +2.6 mMOTA on the challenging BDD100K dataset and is comparable to existing transformer-based methods on the MOT17 dataset.
• Abstract（参考訳）: DETR(Detection TRansformer)は、画像特徴をオブジェクトレベルの表現に変換する変換タスクとしてモデル化することで、オブジェクト検出の新しい可能性を開いた。 従来の作業は通常、MOT(Multi-Object Tracking)を実行するためにDETRに高価なモジュールを追加する。 代わりに,インスタンスレベルのコントラスト損失,改良されたサンプリング戦略,軽量な割り当て手法を用いて,detrをmotモデルに変換する方法を示す。 本手法では,検出能力を維持しながらオブジェクトの外観を学習し,オーバーヘッドが少ない。 そのパフォーマンスは、BDD100Kデータセットに+2.6 mMOTAを上回り、MOT17データセット上の既存のトランスフォーマーベースのメソッドに匹敵する。

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