論文の概要: Enhanced Kalman with Adaptive Appearance Motion SORT for Grounded Generic Multiple Object Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09243v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 20:38:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 15:33:30.166216
- Title: Enhanced Kalman with Adaptive Appearance Motion SORT for Grounded Generic Multiple Object Tracking
- Title（参考訳）: 適応外見運動SORTを用いた拡張カルマンによる地中ジェネリック多目的追跡
- Authors: Duy Le Dinh Anh, Kim Hoang Tran, Quang-Thuc Nguyen, Ngan Hoang Le,
- Abstract要約: Grounded-GMOTは、ユーザーが自然言語記述子を通じてビデオ内の複数のジェネリックオブジェクトを追跡することができる革新的なトラッキングパラダイムである。
コントリビューションはG2MOTデータセットの導入から始まり、多様なジェネリックオブジェクトを特徴とするビデオのコレクションを含む。
そこで本研究では,視覚的外観を動作キューと効果的に統合するだけでなく,カルマンフィルタを改良した新しいトラッキング手法KAM-SORTを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08333024746293495
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite recent progress, Multi-Object Tracking (MOT) continues to face significant challenges, particularly its dependence on prior knowledge and predefined categories, complicating the tracking of unfamiliar objects. Generic Multiple Object Tracking (GMOT) emerges as a promising solution, requiring less prior information. Nevertheless, existing GMOT methods, primarily designed as OneShot-GMOT, rely heavily on initial bounding boxes and often struggle with variations in viewpoint, lighting, occlusion, and scale. To overcome the limitations inherent in both MOT and GMOT when it comes to tracking objects with specific generic attributes, we introduce Grounded-GMOT, an innovative tracking paradigm that enables users to track multiple generic objects in videos through natural language descriptors. Our contributions begin with the introduction of the G2MOT dataset, which includes a collection of videos featuring a wide variety of generic objects, each accompanied by detailed textual descriptions of their attributes. Following this, we propose a novel tracking method, KAM-SORT, which not only effectively integrates visual appearance with motion cues but also enhances the Kalman filter. KAM-SORT proves particularly advantageous when dealing with objects of high visual similarity from the same generic category in GMOT scenarios. Through comprehensive experiments, we demonstrate that Grounded-GMOT outperforms existing OneShot-GMOT approaches. Additionally, our extensive comparisons between various trackers highlight KAM-SORT's efficacy in GMOT, further establishing its significance in the field. Project page: https://UARK-AICV.github.io/G2MOT. The source code and dataset will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 近年の進歩にもかかわらず、MOT(Multi-Object Tracking)は、特に事前知識や事前定義されたカテゴリに依存し、不慣れなオブジェクトの追跡を複雑化するなど、重大な課題に直面し続けている。
Generic Multiple Object Tracking (GMOT) は、より少ない事前情報を必要とする、有望なソリューションとして登場した。
それでも、既存のGMOTメソッドは、主にOneShot-GMOTとして設計され、初期バウンディングボックスに大きく依存しており、しばしば視点、照明、閉塞、スケールのバリエーションに悩まされている。
特定のジェネリック属性を持つオブジェクトのトラッキングにおいて,MOTとGMOTの両方に固有の制限を克服するために,自然言語記述子によるビデオ内の複数のジェネリックオブジェクトのトラッキングを可能にする,革新的なトラッキングパラダイムであるGrounded-GMOTを紹介した。
コントリビューションはG2MOTデータセットの導入から始まり、多種多様なジェネリックオブジェクトを含むビデオのコレクションと、それらの属性の詳細なテキスト記述が伴う。
そこで本研究では,視覚的外観を動作キューと効果的に統合するだけでなく,カルマンフィルタを改良した新しいトラッキング手法KAM-SORTを提案する。
KAM-SORTはGMOTシナリオで同じ一般的なカテゴリから高い視覚的類似性のオブジェクトを扱う際に特に有利である。
総合実験により、Grounded-GMOTは既存のOneShot-GMOTアプローチより優れていることを示した。
さらに,各種トラッカーの広範な比較では,GMOTにおけるKAM-SORTの有効性が強調され,この分野におけるその意義が確立された。
プロジェクトページ: https://UARK-AICV.github.io/G2MOT。
ソースコードとデータセットは一般公開される予定だ。
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