Multiple Object Tracking Challenge Technical Report for Team MT_IoT

要約

これは、複雑な環境での複数オブジェクト トラッキング (MOT) チャレンジに対する提案手法の簡単なテクニカル レポートです。
この論文では、MOTタスクを、人間の検出と軌跡の一致を含む2段階のタスクとして扱います。
具体的には、改善された人間検出器を設計し、ほとんどの検出を関連付けて、モーション軌跡の完全性を保証しました。
また、より正確なトレース マッチングを取得するために、位置ごとのマッチング マトリックスを提案します。
モデルをマージすることなく、私たちの方法は、DanceTrack チャレンジ データセットで 66.672 HOTA と 93.971 MOTA を達成します。

要約(オリジナル)

This is a brief technical report of our proposed method for Multiple-Object Tracking (MOT) Challenge in Complex Environments. In this paper, we treat the MOT task as a two-stage task including human detection and trajectory matching. Specifically, we designed an improved human detector and associated most of detection to guarantee the integrity of the motion trajectory. We also propose a location-wise matching matrix to obtain more accurate trace matching. Without any model merging, our method achieves 66.672 HOTA and 93.971 MOTA on the DanceTrack challenge dataset.

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