論文の概要: Tracking the Unstable: Appearance-Guided Motion Modeling for Robust Multi-Object Tracking in UAV-Captured Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01730v1
• Date: Sun, 03 Aug 2025 12:06:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.03615
• Title: Tracking the Unstable: Appearance-Guided Motion Modeling for Robust Multi-Object Tracking in UAV-Captured Videos
• Title（参考訳）: 不安定な物体追跡:UAV映像におけるロバストな多物体追跡のための出現誘導運動モデリング
• Authors: Jianbo Ma, Hui Luo, Qi Chen, Yuankai Qi, Yumei Sun, Amin Beheshti, Jianlin Zhang, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: マルチオブジェクトトラッキング(UAVT)は、ビデオのフレーム間で一貫したアイデンティティを維持しながら、複数のオブジェクトを追跡することを目的としている。 既存の手法は、通常、動作キューと外観を別々にモデル化し、それらの相互作用を見渡して、最適下追跡性能をもたらす。 本稿では、AMC行列とMTCモジュールの2つの主要コンポーネントを通して、外観と動きの手がかりを利用するAMOTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.156141601478794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-object tracking (MOT) aims to track multiple objects while maintaining consistent identities across frames of a given video. In unmanned aerial vehicle (UAV) recorded videos, frequent viewpoint changes and complex UAV-ground relative motion dynamics pose significant challenges, which often lead to unstable affinity measurement and ambiguous association. Existing methods typically model motion and appearance cues separately, overlooking their spatio-temporal interplay and resulting in suboptimal tracking performance. In this work, we propose AMOT, which jointly exploits appearance and motion cues through two key components: an Appearance-Motion Consistency (AMC) matrix and a Motion-aware Track Continuation (MTC) module. Specifically, the AMC matrix computes bi-directional spatial consistency under the guidance of appearance features, enabling more reliable and context-aware identity association. The MTC module complements AMC by reactivating unmatched tracks through appearance-guided predictions that align with Kalman-based predictions, thereby reducing broken trajectories caused by missed detections. Extensive experiments on three UAV benchmarks, including VisDrone2019, UAVDT, and VT-MOT-UAV, demonstrate that our AMOT outperforms current state-of-the-art methods and generalizes well in a plug-and-play and training-free manner.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、ビデオのフレーム間で一貫したアイデンティティを維持しながら、複数のオブジェクトを追跡することを目的としている。 無人航空機(UAV)のビデオでは、頻繁な視点変化と複雑なUAV-地上の相対運動力学が重大な課題を引き起こし、しばしば不安定な親和性測定やあいまいな関連をもたらす。 既存の手法は、通常、運動と外見のキューを別々にモデル化し、時空間的相互作用を見渡して、最適下追跡性能をもたらす。 本研究では,AMCマトリクスとMTCモジュールの2つの主要コンポーネントを通じて,外観と動きの手がかりを共同で活用する AMOT を提案する。 特に、AMC行列は、外観特徴のガイダンスの下で双方向空間一貫性を計算し、より信頼性が高く、コンテキスト対応のアイデンティティアソシエーションを可能にする。 MTCモジュールは、カルマンベースの予測と一致した外観誘導予測を通じて、未一致のトラックを再活性化することによりAMCを補完し、検出の失敗による軌道の破損を減らす。 VisDrone2019、UAVDT、VT-MOT-UAVを含む3つのUAVベンチマークの大規模な実験は、我々のAMOTが現在の最先端の手法より優れ、プラグアンドプレイとトレーニングなしの方法でうまく一般化していることを示した。

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