論文の概要: Multiple Object Tracking as ID Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16848v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:23:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:30:44.409897
• Title: Multiple Object Tracking as ID Prediction
• Title（参考訳）: ID予測としての複数物体追跡
• Authors: Ruopeng Gao, Ji Qi, Limin Wang,
• Abstract要約: マルチオブジェクト追跡(MOT)は、ビデオ理解における長年の課題である。 我々は、複数のオブジェクト追跡をコンテキスト内ID予測タスクとして扱う新しい視点を導入する。 そこで本研究では,MOTIPと呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.874070679534032
• License:
• Abstract: Multi-Object Tracking (MOT) has been a long-standing challenge in video understanding. A natural and intuitive approach is to split this task into two parts: object detection and association. Most mainstream methods employ meticulously crafted heuristic techniques to maintain trajectory information and compute cost matrices for object matching. Although these methods can achieve notable tracking performance, they often require a series of elaborate handcrafted modifications while facing complicated scenarios. We believe that manually assumed priors limit the method's adaptability and flexibility in learning optimal tracking capabilities from domain-specific data. Therefore, we introduce a new perspective that treats Multiple Object Tracking as an in-context ID Prediction task, transforming the aforementioned object association into an end-to-end trainable task. Based on this, we propose a simple yet effective method termed MOTIP. Given a set of trajectories carried with ID information, MOTIP directly decodes the ID labels for current detections to accomplish the association process. Without using tailored or sophisticated architectures, our method achieves state-of-the-art results across multiple benchmarks by solely leveraging object-level features as tracking cues. The simplicity and impressive results of MOTIP leave substantial room for future advancements, thereby making it a promising baseline for subsequent research. Our code and checkpoints are released at https://github.com/MCG-NJU/MOTIP.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクト追跡(MOT)は、ビデオ理解における長年の課題である。 自然な直感的なアプローチは、このタスクをオブジェクトの検出と関連性という2つの部分に分割することです。 ほとんどの主流の手法では、軌跡情報を維持し、オブジェクトマッチングのコスト行列を計算するために、巧妙に造られたヒューリスティックな手法が採用されている。 これらの手法は、顕著な追跡性能を達成することができるが、複雑なシナリオに直面しながら、手作りの細かな修正を必要とすることが多い。 ドメイン固有のデータから最適なトラッキング能力を学習する際のメソッドの適応性と柔軟性を,手動で前提とする手法が制限されている,と我々は信じている。 そこで本稿では,複数のオブジェクト追跡をコンテキスト内ID予測タスクとして扱う新たな視点を導入し,上記のオブジェクト関連をエンドツーエンドのトレーニング可能なタスクに変換する。 そこで本研究では,MOTIPと呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案する。 ID情報を含む一連のトラジェクトリが与えられた場合、MOTIPは、現在の検出のためにIDラベルを直接デコードして、関連プロセスを達成する。 提案手法は,高度アーキテクチャを使わずに,オブジェクトレベルの特徴をトラッキングキューとしてのみ活用することにより,複数のベンチマークで最先端の結果を達成している。 MOTIPの単純で印象的な結果は、将来の進歩に十分な余地を残し、その後の研究のベースラインとなる。 私たちのコードとチェックポイントはhttps://github.com/MCG-NJU/MOTIPで公開されています。

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