論文の概要: GenTrack: A New Generation of Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24399v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 13:13:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 17:50:20.186754
• Title: GenTrack: A New Generation of Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: GenTrack: マルチオブジェクトトラッキングの新世代
• Authors: Toan Van Nguyen, Rasmus G. K. Christiansen, Dirk Kraft, Leon Bodenhagen,
• Abstract要約: 本稿では,GenTrackと呼ばれる新しいマルチオブジェクトトラッキング手法を提案する。 フレキシブルかつ決定論的な追跡手法を使用して、未知数と時間変化のターゲットを堅牢に処理する。 GenTrackは、最先端トラッカーと比較して、標準的なベンチマークと実世界のシナリオで優れたパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.259045978275386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel multi-object tracking (MOT) method, dubbed GenTrack, whose main contributions include: a hybrid tracking approach employing both stochastic and deterministic manners to robustly handle unknown and time-varying numbers of targets, particularly in maintaining target identity (ID) consistency and managing nonlinear dynamics, leveraging particle swarm optimization (PSO) with some proposed fitness measures to guide stochastic particles toward their target distribution modes, enabling effective tracking even with weak and noisy object detectors, integration of social interactions among targets to enhance PSO-guided particles as well as improve continuous updates of both strong (matched) and weak (unmatched) tracks, thereby reducing ID switches and track loss, especially during occlusions, a GenTrack-based redefined visual MOT baseline incorporating a comprehensive state and observation model based on space consistency, appearance, detection confidence, track penalties, and social scores for systematic and efficient target updates, and the first-ever publicly available source-code reference implementation with minimal dependencies, featuring three variants, including GenTrack Basic, PSO, and PSO-Social, facilitating flexible reimplementation. Experimental results have shown that GenTrack provides superior performance on standard benchmarks and real-world scenarios compared to state-of-the-art trackers, with integrated implementations of baselines for fair comparison. Potential directions for future work are also discussed. The source-code reference implementations of both the proposed method and compared-trackers are provided on GitHub: https://github.com/SDU-VelKoTek/GenTrack
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GenTrackと呼ばれる新しいマルチオブジェクトトラッキング手法を紹介し,その主な貢献点として,特に目標の未知数および時間変化数に頑健に対処するハイブリッドトラッキング手法,特に目標のID(ID)一貫性と非線形ダイナミクスの維持,粒子群最適化(PSO)による目標分布モードへの適応性向上,低ノイズな物体検出でも有効なトラッキングの実現,PSO誘導粒子の強化のためのターゲット間のソーシャルインタラクションの統合,強い(整合性)トラックと弱い(不整合性)トラックの継続的な更新の改善,特にオクルージョンの間におけるIDスイッチとトラッカーの削減,視覚的ベースラインの整合性,空間の整合性性,最小限の信頼度,PSOの最小限の信頼度,PSOの最適化,PSOの並列化,PSOの並列化,PSOの並列化,PSOの並列化,PSOの並列化,PSOの並列化などを挙げる。 実験結果から、GenTrackは最先端トラッカーと比較して標準ベンチマークや実世界のシナリオで優れた性能を示し、ベースラインの実装は公正に比較できることがわかった。 今後の研究の方向性についても論じる。 提案されたメソッドと比較トラッカーの両方のソースコード参照実装はGitHubで提供されている。

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