論文の概要: TF-SASM: Training-free Spatial-aware Sparse Memory for Multi-object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04327v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 08:13:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 23:47:23.985000
• Title: TF-SASM: Training-free Spatial-aware Sparse Memory for Multi-object Tracking
• Title（参考訳）: TF-SASM:マルチオブジェクト追跡のための訓練不要空間認識スパースメモリ
• Authors: Thuc Nguyen-Quang, Minh-Triet Tran,
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおけるマルチオブジェクト追跡(MOT)は依然として重要な課題であり、ビデオシーケンス内の複数のオブジェクトの正確な位置決めと連続的な追跡が必要である。 本稿では,オブジェクトの動きと重なり合う認識に基づいて,重要な特徴を選択的に記憶するメモリベースの新しいアプローチを提案する。 提案手法はDanceTrackテストセットのMOTRv2よりも有意に改善し,AsAスコアが2.0%,IFF1スコアが2.1%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.91631684487121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-object tracking (MOT) in computer vision remains a significant challenge, requiring precise localization and continuous tracking of multiple objects in video sequences. The emergence of data sets that emphasize robust reidentification, such as DanceTrack, has highlighted the need for effective solutions. While memory-based approaches have shown promise, they often suffer from high computational complexity and memory usage due to storing feature at every single frame. In this paper, we propose a novel memory-based approach that selectively stores critical features based on object motion and overlapping awareness, aiming to enhance efficiency while minimizing redundancy. As a result, our method not only store longer temporal information with limited number of stored features in the memory, but also diversify states of a particular object to enhance the association performance. Our approach significantly improves over MOTRv2 in the DanceTrack test set, demonstrating a gain of 2.0% AssA score and 2.1% in IDF1 score.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおけるマルチオブジェクト追跡(MOT)は依然として重要な課題であり、ビデオシーケンス内の複数のオブジェクトの正確な位置決めと連続的な追跡が必要である。 DanceTrackのような堅牢な再識別を強調するデータセットの出現は、効果的なソリューションの必要性を強調している。 メモリベースのアプローチは将来性を示しているが、各フレームに格納する機能のために、高い計算複雑性とメモリ使用量に悩まされることが多い。 本稿では,物体の動きと重なり合う認識に基づく重要な特徴を選択的に記憶するメモリベース手法を提案する。 その結果、メモリに格納される特徴の限られた時間情報だけでなく、特定のオブジェクトの状態も多様化し、関連性能を高めることができた。 提案手法はDanceTrackテストセットのMOTRv2よりも有意に改善し,AsAスコアが2.0%,IFF1スコアが2.1%向上した。

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