論文の概要: Tracking Any Object Amodally

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12433v2
• Date: Tue, 23 Jan 2024 18:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 18:28:58.874279
• Title: Tracking Any Object Amodally
• Title（参考訳）: 任意のオブジェクトをAmodallyで追跡する
• Authors: Cheng-Yen Hsieh, Tarasha Khurana, Achal Dave, Deva Ramanan
• Abstract要約: TAO-Amodalベンチマークを導入し、数千の動画シーケンスに880の多様なカテゴリを特徴付ける。 私たちのデータセットには、部分的にフレーム外であるオブジェクトを含む、可視および隠蔽オブジェクトのためのアモーダルおよびモーダルバウンディングボックスが含まれています。 TAO-Amodal上での閉塞物体の検出・追跡における3.3%と1.6%の改善を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.68480442441279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Amodal perception, the ability to comprehend complete object structures from partial visibility, is a fundamental skill, even for infants. Its significance extends to applications like autonomous driving, where a clear understanding of heavily occluded objects is essential. However, modern detection and tracking algorithms often overlook this critical capability, perhaps due to the prevalence of modal annotations in most datasets. To address the scarcity of amodal data, we introduce the TAO-Amodal benchmark, featuring 880 diverse categories in thousands of video sequences. Our dataset includes amodal and modal bounding boxes for visible and occluded objects, including objects that are partially out-of-frame. To enhance amodal tracking with object permanence, we leverage a lightweight plug-in module, the amodal expander, to transform standard, modal trackers into amodal ones through fine-tuning on a few hundred video sequences with data augmentation. We achieve a 3.3\% and 1.6\% improvement on the detection and tracking of occluded objects on TAO-Amodal. When evaluated on people, our method produces dramatic improvements of 2x compared to state-of-the-art modal baselines.
• Abstract（参考訳）: 部分的な視界から完全な物体構造を理解する能力であるアモーダル知覚は、幼児にとっても基本的な技術である。 その重要性は、密閉された物体の明確な理解が不可欠である自律運転のような応用にまで及ぶ。 しかし、現代の検出と追跡アルゴリズムは、おそらくほとんどのデータセットにおけるモダルアノテーションの普及により、この重要な能力を見落としていることが多い。 amodalデータの不足に対処するために,我々はtao-amodalベンチマークを紹介する。 私たちのデータセットには、部分的にフレーム外であるオブジェクトを含む、可視およびoccludedオブジェクトのためのamodalおよびmodalバウンディングボックスが含まれています。 オブジェクトの永続性によるamodalトラッキングを強化するために、軽量プラグインモジュールであるamodal expanderを利用して、データ拡張による数百のビデオシーケンスの微調整を行い、標準のmodalトラッカをamodalトラッカに変換する。 TAO-Amodal上での閉塞物体の検出・追跡における3.3\%および1.6\%の改善を実現した。 人に対して評価すると,最先端のモダルベースラインに比べて2倍の劇的な改善が得られた。

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