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J-GLOBAL ID：202102259751196709   整理番号：21A0067106

近オンラインマルチオブジェクトトラッキングのための二重方向知覚と協調ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dual-Direction Perception and Collaboration Network for Near-Online Multi-Object Tracking

著者 (6件)： Zhong Xian (Wuhan University of Technology,School of Computer Science and Technology,China) ,  Tan Ming (Wuhan University of Technology,School of Computer Science and Technology,China) ,  Ruan Weijian (Wuhan University,School of Computer Science,China) ,  Huang Wenxin (Wuhan University of Technology,School of Computer Science and Technology,China) ,  Xie Liang (Wuhan University of Technology,School of Science,China) ,  Yuan Jingling (Wuhan University of Technology,School of Computer Science and Technology,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 2111-2115  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチオブジェクトトラッキング(MOT)の性能を改善するために後方トラックを利用した。既存の方法は,安定した類似性測定をもたらすが,信頼できない検出を無視する。前方トラックの予測は,追跡検出のタスクに取り組むための一般的なアプローチとして浮上している。しかし,欠落検出は,追跡精度に著しく影響する十分に解決されていないことが観察された。したがって,二重方向追跡とトラックの予測からより多くの提案を得ることは,欠損検出の問題に取り組むことに関係している。本論文では,協調トラックオブジェクトに対して前方および後方トラッキングを利用するMOTのための二重方向知覚および協調ネットワーク(DPCNet)を提案した。それは,異なるシナリオで互いに補完できるように,二重方向から候補を集める。さらに,効率を改善するためにDPCNetに基づくオンライン追跡モデルを提案し,追跡をバッチし,並列で前方および後方追跡を行う。MOTチャレンジベンチマークで行った実験は,提案した方法が最先端技術よりも性能が優れていることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク
準シソーラス用語： *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 方向知覚 ,  協調