論文の概要: MambaMOT: State-Space Model as Motion Predictor for Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10826v2
• Date: Tue, 21 Jan 2025 01:28:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:16:46.381942
• Title: MambaMOT: State-Space Model as Motion Predictor for Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: MambaMOT:マルチオブジェクト追跡のための動作予測器としての状態空間モデル
• Authors: Hsiang-Wei Huang, Cheng-Yen Yang, Wenhao Chai, Zhongyu Jiang, Jenq-Neng Hwang,
• Abstract要約: 本稿では,カルマンフィルタを学習に基づく運動モデルに置き換える可能性について検討する。 MambaMOTとMambaMOT+は、DanceTrackやSportsMOTといったMOTデータセットに挑戦する高度なパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.547018300192065
• License:
• Abstract: In the field of multi-object tracking (MOT), traditional methods often rely on the Kalman filter for motion prediction, leveraging its strengths in linear motion scenarios. However, the inherent limitations of these methods become evident when confronted with complex, nonlinear motions and occlusions prevalent in dynamic environments like sports and dance. This paper explores the possibilities of replacing the Kalman filter with a learning-based motion model that effectively enhances tracking accuracy and adaptability beyond the constraints of Kalman filter-based tracker. In this paper, our proposed method MambaMOT and MambaMOT+, demonstrate advanced performance on challenging MOT datasets such as DanceTrack and SportsMOT, showcasing their ability to handle intricate, non-linear motion patterns and frequent occlusions more effectively than traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 多目的追跡(MOT)の分野では、従来の手法は運動予測にカルマンフィルタを頼り、その強みを線形運動のシナリオで活用することが多い。 しかし、これらの手法の本質的な限界は、複雑な非線形運動や、スポーツやダンスのような動的環境によく見られる閉塞に直面したときに明らかになる。 本稿では,Kalmanフィルタを学習ベースモーションモデルに置き換えることで,Kalmanフィルタに基づくトラッカーの制約を超えて,トラッキング精度と適応性を効果的に向上する可能性について検討する。 本稿では,DanceTrackやSportsMOTなどのMOTデータセットに対して,従来の手法よりも複雑で非線形な動作パターンや頻繁なオクルージョンを効果的に扱えることを示す手法であるMambaMOTとMambaMOT+を提案する。

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