論文の概要: Multi-Object Tracking by Hierarchical Visual Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15895v1
- Date: Sat, 24 Feb 2024 20:10:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 16:32:36.989745
- Title: Multi-Object Tracking by Hierarchical Visual Representations
- Title(参考訳): 階層的視覚表現による多物体追跡
- Authors: Jinkun Cao, Jiangmiao Pang, Kris Kitani
- Abstract要約: マルチオブジェクト追跡のための新しい視覚的階層表現パラダイムを提案する。
対象の合成視覚領域に参画し、背景の文脈情報と対比することにより、対象間の識別がより効果的である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.521291165765696
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a new visual hierarchical representation paradigm for multi-object
tracking. It is more effective to discriminate between objects by attending to
objects' compositional visual regions and contrasting with the background
contextual information instead of sticking to only the semantic visual cue such
as bounding boxes. This compositional-semantic-contextual hierarchy is flexible
to be integrated in different appearance-based multi-object tracking methods.
We also propose an attention-based visual feature module to fuse the
hierarchical visual representations. The proposed method achieves
state-of-the-art accuracy and time efficiency among query-based methods on
multiple multi-object tracking benchmarks.
- Abstract(参考訳): マルチオブジェクト追跡のための新しい視覚的階層表現パラダイムを提案する。
オブジェクトの合成視覚領域に参画し、境界ボックスのような意味的な視覚的キューのみに固執するのではなく、背景の文脈情報と対比することにより、オブジェクト間の識別がより効果的である。
この構成-意味-文脈階層は、異なる外観ベースの多目的追跡法に統合できる柔軟性がある。
また,階層的な視覚表現を融合させる注目型視覚特徴モジュールを提案する。
提案手法は,複数のマルチオブジェクト追跡ベンチマークにおいて,問合せに基づく手法の精度と時間効率が向上する。
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