要約
近年、マルチオブジェクト トラッキング (MOT) は、交通や人物の検出に応用できる可能性があるため、注目を集めています。
ほとんどの追跡シナリオでは、特定の場所でオブジェクトが移動して失われる傾向があることがわかりました。
これに対処するために、これらの地域を特定してターゲットにできる追跡と関連付けのためのさまざまな戦略を提案します。
さらに、検出による追跡は、不正確な境界ボックスなど、検出器のエラーの影響を受ける可能性があることに注意してください。
これに対抗するために、紛失したオブジェクトを処理するための堅牢な戦略と、紛失したトラックレット管理の 3 つの改善を含む検出による追跡のための場所ごとの方法を提示します。
結果の Mesh-SORT は、元のフレームのメッシュ分割を提供し、差別化のための戦略を適用します。
実験は、私たちのアプローチの可能性と、ベースラインを超える改善を示しています。
要約(オリジナル)
In recent years, Multi-Object Tracking (MOT) has gained increased attention due to its potential applications in traffic and person detection. We have observed that in most tracking scenarios, objects tend to move and be lost within specific locations. To address this, we propose different strategies for tracking and association that can identify and target these regions. Additionally, we note that tracking by detection may be impacted by errors in the detector, such as an imprecise bounding box. To counter this, we present a robust strategy for dealing with lost objects, as well as a location-wise method for tracking by detection that includes three improvements in lost tracklet management. Resulting Mesh-SORT, it gives mesh division for the original frame, and applying strategies for differentiation. Experiments demonstrate the potential of our approach and the improvements it provides over the baseline.
arxiv情報
著者 | ZongTan Li |
発行日 | 2023-03-01 09:07:01+00:00 |
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