論文の概要: Cross-View Referring Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17807v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 18:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:12.523251
• Title: Cross-View Referring Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: マルチオブジェクト追跡のためのクロスビュー参照
• Authors: Sijia Chen, En Yu, Wenbing Tao,
• Abstract要約: Referring Multi-Object Tracking (RMOT)は、現在の追跡分野において重要なトピックである。 CRMOT(Cross-view Referring Multi-Object Tracking)と呼ばれる新しいタスクを提案する。 複数のビューからオブジェクトの外観を得るためのクロスビューを導入し、RMOTタスクにおけるオブジェクトの見えない外観の問題を回避する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.963714973838417
• License:
• Abstract: Referring Multi-Object Tracking (RMOT) is an important topic in the current tracking field. Its task form is to guide the tracker to track objects that match the language description. Current research mainly focuses on referring multi-object tracking under single-view, which refers to a view sequence or multiple unrelated view sequences. However, in the single-view, some appearances of objects are easily invisible, resulting in incorrect matching of objects with the language description. In this work, we propose a new task, called Cross-view Referring Multi-Object Tracking (CRMOT). It introduces the cross-view to obtain the appearances of objects from multiple views, avoiding the problem of the invisible appearances of objects in RMOT task. CRMOT is a more challenging task of accurately tracking the objects that match the language description and maintaining the identity consistency of objects in each cross-view. To advance CRMOT task, we construct a cross-view referring multi-object tracking benchmark based on CAMPUS and DIVOTrack datasets, named CRTrack. Specifically, it provides 13 different scenes and 221 language descriptions. Furthermore, we propose an end-to-end cross-view referring multi-object tracking method, named CRTracker. Extensive experiments on the CRTrack benchmark verify the effectiveness of our method. The dataset and code are available at https://github.com/chen-si-jia/CRMOT.
• Abstract（参考訳）: Referring Multi-Object Tracking (RMOT)は、現在の追跡分野において重要なトピックである。 そのタスクフォームは、言語記述にマッチしたオブジェクトを追跡するためにトラッカーを誘導する。 現在の研究は、主に、ビューシーケンスまたは複数の無関係なビューシーケンスを参照する、単一ビュー下でのマルチオブジェクト追跡を参照することに焦点を当てている。 しかし、シングルビューでは、いくつかのオブジェクトの外観は容易に見えず、オブジェクトと言語記述とが正しく一致しない。 本研究では,CRMOT(Cross-view Referring Multi-Object Tracking)と呼ばれる新しいタスクを提案する。 複数のビューからオブジェクトの外観を得るためのクロスビューを導入し、RMOTタスクにおけるオブジェクトの見えない外観の問題を回避する。 CRMOTは、言語記述にマッチするオブジェクトを正確に追跡し、各クロスビューにおけるオブジェクトのアイデンティティ一貫性を維持するための、より困難なタスクです。 CRMOTタスクを前進させるために、CAMPUSとDIVOTrackデータセットに基づくCRTrackと呼ばれるマルチオブジェクト追跡ベンチマークをクロスビューで参照する。 具体的には13の異なるシーンと221の言語記述を提供する。 さらに,CRTracker というマルチオブジェクト追跡手法を提案する。 CRTrackベンチマークの大規模な実験により,本手法の有効性が検証された。 データセットとコードはhttps://github.com/chen-si-jia/CRMOT.comで公開されている。

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