要約
SportsMOT データセットは、バスケットボールやサッカーなどのさまざまなスポーツ シーンにおけるアスリートの複数のオブジェクト トラッキングを解決することを目的としています。
不安定なカメラ ビュー、アスリートの複雑な軌道、複雑な背景のため、データセットは困難です。
以前の MOT メソッドでは、アスリートの高品質なトラックに十分に対応できませんでした。
スポーツシーンでのMOTのより高いパフォーマンスを追求するために、SportsTrackという革新的なトラッカーを導入し、検出パラダイムとして検出による追跡を利用しています。
次に、スポーツ シーンでのモーション ブラーとボディ オーバーラップを解決するための 3 段階のマッチング プロセスを紹介します。
一方、もう 1 つのイノベーション ポイントを提示します。それは、検出 bbox と混雑したトラックの間の 1 対多の対応で、スポーツ競技中のアスリートの体の重なりを処理することです。
BOT-SORT や ByteTrack などの他のトラッカーと比較して、他のトラッカーによって無視されたエッジ ロスト トラックを慎重に復元しました。
最後に、SportsMOT データセットで SOTA の結果に到達しました。
要約(オリジナル)
The SportsMOT dataset aims to solve multiple object tracking of athletes in different sports scenes such as basketball or soccer. The dataset is challenging because of the unstable camera view, athletes’ complex trajectory, and complicated background. Previous MOT methods can not match enough high-quality tracks of athletes. To pursue higher performance of MOT in sports scenes, we introduce an innovative tracker named SportsTrack, we utilize tracking by detection as our detection paradigm. Then we will introduce a three-stage matching process to solve the motion blur and body overlapping in sports scenes. Meanwhile, we present another innovation point: one-to-many correspondence between detection bboxes and crowded tracks to handle the overlap of athletes’ bodies during sports competitions. Compared to other trackers such as BOT-SORT and ByteTrack, We carefully restored edge-lost tracks that were ignored by other trackers. Finally, we reached the SOTA result in the SportsMOT dataset.
arxiv情報
| 著者 | Jie Wang,Yuzhou Peng,Xiaodong Yang,Ting Wang,Yanming Zhang |
| 発行日 | 2023-02-15 03:25:30+00:00 |
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