論文の概要: UTrack: Multi-Object Tracking with Uncertain Detections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17098v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 08:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 15:58:20.779845
• Title: UTrack: Multi-Object Tracking with Uncertain Detections
• Title（参考訳）: UTrack:不確かさ検出付きマルチオブジェクト追跡
• Authors: Edgardo Solano-Carrillo, Felix Sattler, Antje Alex, Alexander Klein, Bruno Pereira Costa, Angel Bueno Rodriguez, Jannis Stoppe,
• Abstract要約: 我々は,物体検出中に経験的予測分布を得るための高速な手法を初めて紹介する。 我々の機構は最先端のトラッカーに容易に統合でき、検出の不確実性を完全に活用できる。 我々は,MOT17,MOT20,DanceTrack,KITTIなど,さまざまなベンチマークに対するコントリビューションの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.826006378381955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The tracking-by-detection paradigm is the mainstream in multi-object tracking, associating tracks to the predictions of an object detector. Although exhibiting uncertainty through a confidence score, these predictions do not capture the entire variability of the inference process. For safety and security critical applications like autonomous driving, surveillance, etc., knowing this predictive uncertainty is essential though. Therefore, we introduce, for the first time, a fast way to obtain the empirical predictive distribution during object detection and incorporate that knowledge in multi-object tracking. Our mechanism can easily be integrated into state-of-the-art trackers, enabling them to fully exploit the uncertainty in the detections. Additionally, novel association methods are introduced that leverage the proposed mechanism. We demonstrate the effectiveness of our contribution on a variety of benchmarks, such as MOT17, MOT20, DanceTrack, and KITTI.
• Abstract（参考訳）: トラッキング・バイ・検出のパラダイムは、多目的追跡において主流であり、トラックを物体検出器の予測に関連付ける。 信頼スコアを通して不確実性を示すが、これらの予測は推論プロセス全体の変動を捉えない。 しかし、自動運転や監視など、安全とセキュリティの重要なアプリケーションにとって、この予測の不確実性を知ることが不可欠である。 そこで本研究では,物体検出時に経験的予測分布を高速に取得し,その知識を多目的追跡に取り入れる手法を初めて紹介する。 我々の機構は最先端のトラッカーに容易に統合でき、検出の不確実性を完全に活用できる。 また,提案手法を利用した新しいアソシエーション手法も提案されている。 我々は,MOT17,MOT20,DanceTrack,KITTIなど,さまざまなベンチマークに対するコントリビューションの有効性を実証する。

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