論文の概要: No Identity, no problem: Motion through detection for people tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16466v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 15:13:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:54.548828
• Title: No Identity, no problem: Motion through detection for people tracking
• Title（参考訳）: 身元不明、問題なし:人物追跡の検知による動き
• Authors: Martin Engilberge, F. Wilke Grosche, Pascal Fua,
• Abstract要約: 本稿では,検出のみの監視を行いながら,動きの手がかりを利用する手法を提案する。 提案アルゴリズムは,2つの画像間の2次元運動推定とともに,2つの異なるタイミングで熱マップを検出する。 提案手法は,MOT17およびWILDTRACKデータセット上でのマルチターゲット・シングルビュー・マルチターゲット・トラッキングに対して,最先端の結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.708733485434394
• License:
• Abstract: Tracking-by-detection has become the de facto standard approach to people tracking. To increase robustness, some approaches incorporate re-identification using appearance models and regressing motion offset, which requires costly identity annotations. In this paper, we propose exploiting motion clues while providing supervision only for the detections, which is much easier to do. Our algorithm predicts detection heatmaps at two different times, along with a 2D motion estimate between the two images. It then warps one heatmap using the motion estimate and enforces consistency with the other one. This provides the required supervisory signal on the motion without the need for any motion annotations. In this manner, we couple the information obtained from different images during training and increase accuracy, especially in crowded scenes and when using low frame-rate sequences. We show that our approach delivers state-of-the-art results for single- and multi-view multi-target tracking on the MOT17 and WILDTRACK datasets.
• Abstract（参考訳）: トラッキング・バイ・検出は、人々の追跡に対する事実上の標準的アプローチとなっている。 堅牢性を高めるために、いくつかのアプローチでは、外観モデルを用いた再識別と、コストのかかるアイデンティティアノテーションを必要とする動きオフセットの回帰を取り入れている。 本稿では,検出のための監視のみを提供しながら,動作手がかりの活用を提案する。 提案アルゴリズムは,2つの画像間の2次元運動推定とともに,2つの異なるタイミングで熱マップを検出する。 その後、モーション推定を使って1つのヒートマップを警告し、もう1つのヒートマップとの一貫性を強制する。 これにより、モーションアノテーションを必要とせずに、モーション上の必要な監視信号が提供される。 このようにして、トレーニング中に異なる画像から得られた情報を結合し、特に混み合ったシーンやフレームレートの低いシーケンスを使用する場合の精度を高める。 提案手法は,MOT17およびWILDTRACKデータセット上でのマルチターゲット・シングルビュー・マルチターゲット・トラッキングに対して,最先端の結果を提供する。

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