論文の概要: MOT FCG++: Enhanced Representation of Spatio-temporal Motion and Appearance Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10028v2
• Date: Thu, 21 Nov 2024 07:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 11:59:10.104674
• Title: MOT FCG++: Enhanced Representation of Spatio-temporal Motion and Appearance Features
• Title（参考訳）: MOT FCG++:時空間運動と出現特徴の強調表現
• Authors: Yanzhao Fang,
• Abstract要約: 本稿では, 階層クラスタリング手法MOT FCGの改良により, 外観と時空間の動作特徴を表現できる新しい手法を提案する。 まず, 物体の位置と形状の関係をより正確に表現した, 対角変調GIoUを提案する。 外観特徴に対して、信頼情報を含む動的外観表現を用い、軌道の外観特徴をより堅牢でグローバルにすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The goal of multi-object tracking (MOT) is to detect and track all objects in a scene across frames, while maintaining a unique identity for each object. Most existing methods rely on the spatial-temporal motion features and appearance embedding features of the detected objects in consecutive frames. Effectively and robustly representing the spatial and appearance features of long trajectories has become a critical factor affecting the performance of MOT. We propose a novel approach for appearance and spatial-temporal motion feature representation, improving upon the hierarchical clustering association method MOT FCG. For spatialtemporal motion features, we first propose Diagonal Modulated GIoU, which more accurately represents the relationship between the position and shape of the objects. Second, Mean Constant Velocity Modeling is proposed to reduce the effect of observation noise on target motion state estimation. For appearance features, we utilize a dynamic appearance representation that incorporates confidence information, enabling the trajectory appearance features to be more robust and global. Based on the baseline model MOT FCG, we have realized further improvements in the performance of all. we achieved 63.1 HOTA, 76.9 MOTA and 78.2 IDF1 on the MOT17 test set, and also achieved competitive performance on the MOT20 and DanceTrack sets.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクト追跡(MOT)の目標は、各オブジェクトのユニークなアイデンティティを維持しながら、フレーム間のシーン内のすべてのオブジェクトを検出し、追跡することである。 既存の手法のほとんどは、連続したフレーム内で検出された物体の空間的時間的動きの特徴と外観的埋め込みの特徴に依存している。 長軌跡の空間的特徴と外観的特徴を効果的かつ頑健に表現することは,MOTの性能に重要な要因となっている。 階層的クラスタリングアソシエーション法MOT FCGを改良した外観・時空間運動特徴表現のための新しい手法を提案する。 まず, 物体の位置と形状の関係をより正確に表現した, 対角変調GIoUを提案する。 第二に、目標運動状態推定に対する観測雑音の影響を低減するために平均定速度モデルを提案する。 外観特徴に対して、信頼情報を含む動的外観表現を用い、軌跡の外観特徴をより堅牢でグローバルにすることができる。 ベースラインモデルMOT FCGに基づいて, 性能のさらなる向上を実現した。 私たちはMOT17テストセットで63.1 HOTA、76.9 MOTA、78.2 IDF1を達成しました。

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