論文の概要: iKUN: Speak to Trackers without Retraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16245v2
• Date: Mon, 11 Mar 2024 07:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 14:51:32.799368
• Title: iKUN: Speak to Trackers without Retraining
• Title（参考訳）: iKUN:リトレーニングなしでトラッカーに話しかける
• Authors: Yunhao Du, Cheng Lei, Zhicheng Zhao, Fei Su
• Abstract要約: 市販トラッカーとの通信を実現するため,iKUNと呼ばれる挿入可能な知識統一ネットワークを提案する。 局所化精度を向上させるために,プロセスノイズを動的に調整するKalman filter (NKF) のニューラルバージョンを提案する。 また、パブリックなDanceTrackデータセットをモーションとドレッシング記述で拡張することで、より困難なデータセットであるRefer-Danceにもコントリビュートしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.555469501789577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Referring multi-object tracking (RMOT) aims to track multiple objects based on input textual descriptions. Previous works realize it by simply integrating an extra textual module into the multi-object tracker. However, they typically need to retrain the entire framework and have difficulties in optimization. In this work, we propose an insertable Knowledge Unification Network, termed iKUN, to enable communication with off-the-shelf trackers in a plug-and-play manner. Concretely, a knowledge unification module (KUM) is designed to adaptively extract visual features based on textual guidance. Meanwhile, to improve the localization accuracy, we present a neural version of Kalman filter (NKF) to dynamically adjust process noise and observation noise based on the current motion status. Moreover, to address the problem of open-set long-tail distribution of textual descriptions, a test-time similarity calibration method is proposed to refine the confidence score with pseudo frequency. Extensive experiments on Refer-KITTI dataset verify the effectiveness of our framework. Finally, to speed up the development of RMOT, we also contribute a more challenging dataset, Refer-Dance, by extending public DanceTrack dataset with motion and dressing descriptions. The codes and dataset are available at https://github.com/dyhBUPT/iKUN.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクト追跡(RMOT)は、入力されたテキスト記述に基づいて複数のオブジェクトを追跡することを目的としている。 以前の作業では、余分なテキストモジュールをマルチオブジェクトトラッカに統合するだけでこれを実現する。 しかし、通常はフレームワーク全体を再トレーニングし、最適化に支障をきたす必要がある。 そこで本研究では,市販トラッカーとの通信をプラグイン・アンド・プレイ方式で行えるように,挿入可能な知識統一ネットワーク「ikun」を提案する。 具体的には、知識統一モジュール(KUM)は、テキストガイダンスに基づいて視覚的特徴を適応的に抽出するように設計されている。 一方、局所化精度を向上させるために、現在の動作状況に基づいてプロセスノイズと観測ノイズを動的に調整するKalman filter(NKF)のニューラルバージョンを提案する。 さらに,テキスト記述の長区間分布の開放化の問題に対処するため,疑似周波数で信頼度を向上するテスト時間類似度校正法を提案する。 refer-kittiデータセットに関する広範な実験は、このフレームワークの有効性を検証する。 最後に、RMOTの開発をスピードアップするために、パブリックなDanceTrackデータセットをモーションとドレッシング記述で拡張することで、より困難なデータセットであるRefer-Danceも提供します。 コードとデータセットはhttps://github.com/dyhBUPT/iKUNで公開されている。

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