論文の概要: Dual-level Adaptation for Multi-Object Tracking: Building Test-Time Calibration from Experience and Intuition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21629v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 06:50:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.530195
• Title: Dual-level Adaptation for Multi-Object Tracking: Building Test-Time Calibration from Experience and Intuition
• Title（参考訳）: 複数物体追跡のためのデュアルレベル適応:経験と直観によるテスト時間校正の構築
• Authors: Wen Guo, Pengfei Zhao, Zongmeng Wang, Yufan Hu, Junyu Gao,
• Abstract要約: テスト時間適応(TTA)は、そのような分散シフトを軽減するための有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,経験と直観からのテストタイム(TCEI)フレームワークを提案する。 このフレームワークでは、過渡記憶を利用して、最近観測されたオブジェクトをリコールし、迅速な予測を行う。 オンラインテストにおける確実なオブジェクトと不確実なオブジェクトは、歴史的先行と反射的ケースとして活用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.371401864045115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple Object Tracking (MOT) has long been a fundamental task in computer vision, with broad applications in various real-world scenarios. However, due to distribution shifts in appearance, motion pattern, and catagory between the training and testing data, model performance degrades considerably during online inference in MOT. Test-Time Adaptation (TTA) has emerged as a promising paradigm to alleviate such distribution shifts. However, existing TTA methods often fail to deliver satisfactory results in MOT, as they primarily focus solely on frame-level adaptation while neglecting temporal consistency and identity association across frames and videos. Inspired by human decision-making process, this paper propose a Test-time Calibration from Experience and Intuition (TCEI) framework. In this framework, the Intuitive system utilizes transient memory to recall recently observed objects for rapid predictions, while the Experiential system leverages the accumulated experience from prior test videos to reassess and calibrate these intuitive predictions. Furthermore, both confident and uncertain objects during online testing are exploited as historical priors and reflective cases, respectively, enabling the model to adapt to the testing environment and alleviate performance degradation. Extensive experiments demonstrate that the proposed TCEI framework consistently achieves superior performance across multiple benchmark datasets and significantly enhances the model's adaptability under distribution shifts. The code will be released at https://github.com/1941Zpf/TCEI.
• Abstract（参考訳）: 複数オブジェクト追跡(MOT)はコンピュータビジョンの基本的なタスクであり、様々な現実のシナリオにおいて幅広い応用がなされてきた。 しかし、トレーニングデータとテストデータ間の外観、動きパターン、キャラゴリーの分布変化により、MOTのオンライン推論においてモデル性能は著しく低下する。 テスト時間適応(TTA)は、そのような分散シフトを軽減するための有望なパラダイムとして登場した。 しかし、既存のTTA手法は、フレームやビデオ間の時間的一貫性やアイデンティティの関連性を無視しながら、フレームレベルの適応のみに重点を置いているため、MOTで満足な結果をもたらすことができないことが多い。 本稿では,人間の意思決定プロセスにヒントを得て,経験と直観によるテスト時間校正(TCEI)フレームワークを提案する。 このフレームワークでは、過渡記憶を用いて、最近観測されたオブジェクトを高速な予測のためにリコールする一方、Experientialシステムは、以前のテストビデオから蓄積した経験を活用して、これらの直感的な予測を再評価し、校正する。 さらに、オンラインテストにおける確実なオブジェクトと不確実なオブジェクトは、それぞれ過去の先行と反射的ケースとして利用されており、モデルがテスト環境に適応し、性能劣化を軽減することができる。 大規模な実験により、提案したTCEIフレームワークは、複数のベンチマークデータセット間で一貫して優れたパフォーマンスを達成し、分散シフト下でのモデルの適応性を大幅に向上することを示した。 コードはhttps://github.com/1941Zpf/TCEIでリリースされる。

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