FastTrackTr:Towards Fast Multi-Object Tracking with Transformers

要約

トランスフォーマーを用いた多オブジェクト追跡（MOT）手法は、近年多くの研究者の注目を集めている。しかし、これらのモデルはその構造などの問題から、しばしば推論速度の遅さに悩まされている。この問題に対処するため、我々は過去のアプローチを振り返ることにより、Joint Detection and Tracking (JDT)法を再検討した。本論文では、このJDT手法にいくつかの先進的な理論を融合させることで、DETR上のフレーム間の情報伝達を効率的に行う手法を採用し、高速かつ新規なJDT型MOTフレームワークを構築した：この情報伝達手法の優位性により、本アプローチはトラッキング中に必要なクエリの回数を減らすだけでなく、ネットワーク構造の過剰な導入を回避し、モデルの簡素化を保証する。実験結果は、我々の手法がリアルタイムトラッキングを達成する可能性を持ち、複数のデータセットにおいて競争力のあるトラッキング精度を示すことを示している。

要約(オリジナル)

Transformer-based multi-object tracking (MOT) methods have captured the attention of many researchers in recent years. However, these models often suffer from slow inference speeds due to their structure or other issues. To address this problem, we revisited the Joint Detection and Tracking (JDT) method by looking back at past approaches. By integrating the original JDT approach with some advanced theories, this paper employs an efficient method of information transfer between frames on the DETR, constructing a fast and novel JDT-type MOT framework: FastTrackTr. Thanks to the superiority of this information transfer method, our approach not only reduces the number of queries required during tracking but also avoids the excessive introduction of network structures, ensuring model simplicity. Experimental results indicate that our method has the potential to achieve real-time tracking and exhibits competitive tracking accuracy across multiple datasets.

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