BrackishMOT: The Brackish Multi-Object Tracking Dataset

要約

濁った環境でキャプチャされた、公開されている注釈付きの水中マルチオブジェクト トラッキング (MOT) データセットは存在しません。
これを改善するために、MOT タスクの難しさで有名な小魚の群れの追跡に焦点を当てた BrackishMOT データセットを提案します。
BrackishMOT は、野生でキャプチャされた 98 のシーケンスで構成されます。
新しいデータセットと並んで、最先端のトラッカーをトレーニングすることにより、ベースラインの結果を提示します。
さらに、データセットを拡張するために合成シーケンスを作成するためのフレームワークを提案します。
このフレームワークは、アニメーション化された魚のモデルとリアルな水中環境で構成されています。
トレーニング中に合成データを含めることの効果を分析し、実際の水中トレーニング データと合成水中トレーニング データを組み合わせることで追跡パフォーマンスを向上できることを示します。
コードとデータへのリンクは、https://www.vap.aau.dk/brackishmot にあります。

要約(オリジナル)

There exist no publicly available annotated underwater multi-object tracking (MOT) datasets captured in turbid environments. To remedy this we propose the BrackishMOT dataset with focus on tracking schools of small fish, which is a notoriously difficult MOT task. BrackishMOT consists of 98 sequences captured in the wild. Alongside the novel dataset, we present baseline results by training a state-of-the-art tracker. Additionally, we propose a framework for creating synthetic sequences in order to expand the dataset. The framework consists of animated fish models and realistic underwater environments. We analyse the effects of including synthetic data during training and show that a combination of real and synthetic underwater training data can enhance tracking performance. Links to code and data can be found at https://www.vap.aau.dk/brackishmot

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