論文の概要: FeatureSORT: Essential Features for Effective Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04249v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 04:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 14:41:15.129369
• Title: FeatureSORT: Essential Features for Effective Tracking
• Title（参考訳）: FeatureSORT: 効果的なトラッキングに不可欠な機能
• Authors: Hamidreza Hashempoor, Rosemary Koikara, Yu Dong Hwang,
• Abstract要約: 本稿では,オンライン複数オブジェクト追跡のための新しいトラッカーについて紹介する。 衣料品の色やスタイル,対象方向など,異なる外観特徴を統合することで,オンライントラッキングの精度を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce a novel tracker designed for online multiple object tracking with a focus on being simple, while being effective. we provide multiple feature modules each of which stands for a particular appearance information. By integrating distinct appearance features, including clothing color, style, and target direction, alongside a ReID network for robust embedding extraction, our tracker significantly enhances online tracking accuracy. Additionally, we propose the incorporation of a stronger detector and also provide an advanced post processing methods that further elevate the tracker's performance. During real time operation, we establish measurement to track associated distance function which includes the IoU, direction, color, style, and ReID features similarity information, where each metric is calculated separately. With the design of our feature related distance function, it is possible to track objects through longer period of occlusions, while keeping the number of identity switches comparatively low. Extensive experimental evaluation demonstrates notable improvement in tracking accuracy and reliability, as evidenced by reduced identity switches and enhanced occlusion handling. These advancements not only contribute to the state of the art in object tracking but also open new avenues for future research and practical applications demanding high precision and reliability.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,オンライン複数物体追跡のための新しいトラッカーを提案する。 それぞれが特定の外観情報を表す複数の特徴モジュールを提供します。 衣料品の色,スタイル,ターゲット方向などの特徴を,ロバストな組込み抽出のためのReIDネットワークと組み合わせることで,オンライントラッキングの精度を大幅に向上させる。 さらに,より強力な検出器を組み込んだ後処理手法を提案し,トラッカーの性能をさらに向上させる。 実時間動作中に、IoU、方向、色、スタイル、およびReIDの特徴的類似性情報を含む関連する距離関数を追跡するための測定値を確立し、それぞれの距離を別々に計算する。 特徴関連距離関数の設計により、比較的低いIDスイッチ数を保ちながら、より長いオクルージョン期間を通して物体を追跡することができる。 広範囲な実験的評価は、アイデンティティスイッチの削減と閉塞処理の強化によって証明されたように、追跡精度と信頼性が顕著に向上したことを示している。 これらの進歩は、物体追跡の最先端だけでなく、高度な精度と信頼性を求める将来の研究や実用化のための新たな道を開いた。

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