論文の概要: MapTrack: Tracking in the Map
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12968v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 12:35:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 15:18:26.079426
- Title: MapTrack: Tracking in the Map
- Title(参考訳): MapTrack: Map内のトラッキング
- Authors: Fei Wang, Ruohui Zhang, Chenglin Chen, Min Yang, Yun Bai
- Abstract要約: Multi-Object Tracking (MOT) は、各ターゲットに対する安定トラジェクトリと未中断トラジェクトリの維持を目的としている。
ほとんどの最先端のアプローチは、まず各フレーム内のオブジェクトを検出し、次に新しい検出と既存のトラックの間のデータ関連を実装する。
本稿では,確率マップ,予測マップ,共分散適応カルマンフィルタの3つの軽量・プラグアンドプレイアルゴリズムからなる新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.991113420276767
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-Object Tracking (MOT) aims to maintain stable and uninterrupted
trajectories for each target. Most state-of-the-art approaches first detect
objects in each frame and then implement data association between new
detections and existing tracks using motion models and appearance similarities.
Despite achieving satisfactory results, occlusion and crowds can easily lead to
missing and distorted detections, followed by missing and false associations.
In this paper, we first revisit the classic tracker DeepSORT, enhancing its
robustness over crowds and occlusion significantly by placing greater trust in
predictions when detections are unavailable or of low quality in crowded and
occluded scenes. Specifically, we propose a new framework comprising of three
lightweight and plug-and-play algorithms: the probability map, the prediction
map, and the covariance adaptive Kalman filter. The probability map identifies
whether undetected objects have genuinely disappeared from view (e.g., out of
the image or entered a building) or are only temporarily undetected due to
occlusion or other reasons. Trajectories of undetected targets that are still
within the probability map are extended by state estimations directly. The
prediction map determines whether an object is in a crowd, and we prioritize
state estimations over observations when severe deformation of observations
occurs, accomplished through the covariance adaptive Kalman filter. The
proposed method, named MapTrack, achieves state-of-the-art results on popular
multi-object tracking benchmarks such as MOT17 and MOT20. Despite its superior
performance, our method remains simple, online, and real-time. The code will be
open-sourced later.
- Abstract(参考訳): Multi-Object Tracking (MOT) は、各ターゲットに対する安定トラジェクトリと未中断トラジェクトリの維持を目的としている。
最先端のアプローチのほとんどは、まず各フレーム内のオブジェクトを検出し、新しい検出と既存のトラック間のデータ関連を、モーションモデルと外観の類似性を使って実装する。
満足な結果を得たにもかかわらず、閉塞や群集は容易に欠落や歪んだ検出につながり、その後に欠落や偽の関連が生じる。
本稿では,従来のトラッカーであるDeepSORTを再考し,群衆に対する頑健さと排他性を大幅に向上させ,検出が不可能な場合,あるいは混み合ったシーンでは品質の低下を予測し,より信頼度を高めた。
具体的には,確率マップ,予測マップ,共分散適応カルマンフィルタという,軽量かつプラグアンドプレイの3つのアルゴリズムからなる新しいフレームワークを提案する。
確率マップは、検出されていない物体が視界から真に消えたか(例えば、画像外や建物に入るなど)、あるいは隠蔽やその他の理由で一時的に検出されていないかを特定する。
確率マップ内にある未検出対象の軌道は、状態推定によって直接拡張される。
予測マップは, 物体が群集内にあるか否かを判定し, 共分散適応カルマンフィルタを用いて, 観測の過度な変形が発生した際の状態推定を優先する。
提案手法はMapTrackと呼ばれ,MOT17やMOT20などの一般的なマルチオブジェクト追跡ベンチマークにおいて,最先端の結果が得られる。
優れた性能にもかかわらず、我々の手法はシンプルで、オンラインであり、リアルタイムである。
コードは後でオープンソース化される。
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