論文の概要: TGOSPA Metric Parameters Selection and Evaluation for Visual Multi-object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08321v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 11:57:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:56.150137
• Title: TGOSPA Metric Parameters Selection and Evaluation for Visual Multi-object Tracking
• Title（参考訳）: 視覚多目的追跡のためのTGOSPAメトリックパラメータの選択と評価
• Authors: Jan Krejčí, Oliver Kost, Ondřej Straka, Yuxuan Xia, Lennart Svensson, Ángel F. García-Fernández,
• Abstract要約: トラジェクトリ一般化最適サブパターン割り当て(TGOSPA)を用いて、多目的追跡性能を評価する。 ローカライズエラー、ミスや偽のオブジェクトの数、トラックスイッチの数などが説明できる。 TGOSPAパラメータの選択を探索することにより、特定のタスクに適したアルゴリズムの性能を比較し、理解し、最適化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.998475411100799
• License:
• Abstract: Multi-object tracking algorithms are deployed in various applications, each with unique performance requirements. For example, track switches pose significant challenges for offline scene understanding, as they hinder the accuracy of data interpretation. Conversely, in online surveillance applications, their impact is often minimal. This disparity underscores the need for application-specific performance evaluations that are both simple and mathematically sound. The trajectory generalized optimal sub-pattern assignment (TGOSPA) metric offers a principled approach to evaluate multi-object tracking performance. It accounts for localization errors, the number of missed and false objects, and the number of track switches, providing a comprehensive assessment framework. This paper illustrates the effective use of the TGOSPA metric in computer vision tasks, addressing challenges posed by the need for application-specific scoring methodologies. By exploring the TGOSPA parameter selection, we enable users to compare, comprehend, and optimize the performance of algorithms tailored for specific tasks, such as target tracking and training of detector or re-ID modules.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクト追跡アルゴリズムは様々なアプリケーションにデプロイされ、それぞれに固有のパフォーマンス要件がある。 例えば、トラックスイッチは、データ解釈の精度を妨げるため、オフラインシーンの理解に重大な課題をもたらす。 逆に、オンライン監視アプリケーションでは、その影響は最小限であることが多い。 この格差は、単純かつ数学的に健全なアプリケーション固有の性能評価の必要性を浮き彫りにする。 トラジェクトリ一般化最適サブパターン割り当て(TGOSPA)は、多目的追跡性能を評価するための原則的アプローチを提供する。 ローカライズエラー、ミスや偽のオブジェクトの数、トラックスイッチの数など、包括的なアセスメントフレームワークを提供する。 本稿では、コンピュータビジョンタスクにおけるTGOSPAメトリックの有効利用について述べ、アプリケーション固有のスコアリング手法の必要性による課題に対処する。 TGOSPAパラメータの選択を探索することにより、ターゲットトラッキングや検出器や再IDモジュールのトレーニングなど、特定のタスクに適したアルゴリズムの性能を比較し、理解し、最適化することができる。

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