Keskeiset käsitteet
좌표만을 사용하여 객체 간 연관성을 학습하는 Transformer 기반 모델 TWiX를 제안한다. 이 모델은 운동 정보나 교차 면적 비율 등의 추가 정보 없이도 우수한 다중 객체 추적 성능을 보인다.
Tiivistelmä
이 논문은 다중 객체 추적을 위한 새로운 데이터 연관 모듈 TWiX를 제안한다. TWiX는 Transformer 기반 신경망으로, 두 시간대의 트랙릿(tracklet) 간 연관성 점수를 출력한다.
논문의 주요 내용은 다음과 같다:
TWiX는 좌표 정보만을 사용하여 객체 간 연관성을 학습한다. 운동 정보나 교차 면적 비율 등의 추가 정보가 필요하지 않다.
TWiX는 두 트랙릿 간의 상호작용뿐만 아니라 다른 모든 트랙릿 쌍과의 상호작용도 고려하여 연관성 점수를 계산한다.
TWiX는 지도 학습 기반 대비 학습 방식을 사용하여 긍정 쌍과 부정 쌍을 효과적으로 구분한다.
TWiX를 활용한 온라인 추적기 C-TWiX는 DanceTrack과 KITTIMOT 데이터셋에서 최신 기술 수준을 달성하고, MOT17 데이터셋에서 경쟁력 있는 성능을 보인다.
Tilastot
좌표 정보만을 사용하여 객체 간 연관성을 학습할 수 있다.
운동 정보나 교차 면적 비율 등의 추가 정보가 필요하지 않다.
TWiX는 두 트랙릿 간의 상호작용뿐만 아니라 다른 모든 트랙릿 쌍과의 상호작용도 고려하여 연관성 점수를 계산한다.
Lainaukset
"TWiX, a Transformer-based neural network that returns an affinity score between two sets of tracklets selected from two temporal windows."
"TWiX does not use any appearance information, motion prior or camera motion compensation technique."
"By inserting TWiX within an online cascade matching pipeline, our tracker C-TWiX achieves state-of-the-art performance on the DanceTrack and KITTIMOT datasets, and gets competitive results on the MOT17 dataset."