MOTCOM: The Multi-Object Tracking Dataset Complexity Metric

要約

マルチオブジェクトトラッキング（MOT）シーケンスの複雑さを説明するための包括的なメトリックはありません。
このメトリックの欠如は、説明性を低下させ、データセットの比較を複雑にし、トラッカーのパフォーマンスに関する会話をリーダーボードの位置の問題に減らします。
救済策として、新しいMOTデータセット複雑度メトリック（MOTCOM）を提示します。これは、MOTの主要な問題であるオクルージョン、不安定な動き、視覚的類似性に触発された3つのサブメトリックの組み合わせです。
MOTCOMの洞察は、トラッカーのパフォーマンスに関する微妙な議論を開くことができ、あまり知られていないデータセットまたはサブ問題の解決を目的としたデータセットのいずれかのために開発された新しい貢献の幅広い認識につながる可能性があります。
包括的なMOT17、MOT20、およびMOTSynthデータセットでMOTCOMを評価し、MOTCOMが従来の密度およびトラック数と比較してMOTシーケンスの複雑さを説明するのにはるかに優れていることを示します。
https://vap.aau.dk/motcomのプロジェクトページ

要約(オリジナル)

There exists no comprehensive metric for describing the complexity of Multi-Object Tracking (MOT) sequences. This lack of metrics decreases explainability, complicates comparison of datasets, and reduces the conversation on tracker performance to a matter of leader board position. As a remedy, we present the novel MOT dataset complexity metric (MOTCOM), which is a combination of three sub-metrics inspired by key problems in MOT: occlusion, erratic motion, and visual similarity. The insights of MOTCOM can open nuanced discussions on tracker performance and may lead to a wider acknowledgement of novel contributions developed for either less known datasets or those aimed at solving sub-problems. We evaluate MOTCOM on the comprehensive MOT17, MOT20, and MOTSynth datasets and show that MOTCOM is far better at describing the complexity of MOT sequences compared to the conventional density and number of tracks. Project page at https://vap.aau.dk/motcom

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