抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は,ビデオにおけるオブジェクトの境界ボックスとアイデンティティの推定を目的とする。ほとんどの方法は,追跡-検出および結合-検出-会合パラダイムとして大まかに分類できる。後者は,前者よりも多くの注目を浴び,比較可能な性能を示したが,車両やUAVの加速のような複雑な視点の下で,追跡精度,例えば,車両やUAVの加速のような複雑な視点の下で,80.3MOTA,77.3IDF1,および63.1HOTAを,単一V100 GPUで30FPS走行速度を有するMOT17の試験セットで,さらに,追跡損失をもたらすように,均一Kalmanフィルタを用いたそのようなトラッカーの性能が大きく影響を受けることを主張した。本論文では,環境フィードバックに基づく可変速度Kalmanフィルタアルゴリズムを提案し,マッチングプロセスを改善し,比較的静的シーンにおける高い追跡精度を維持しながら,複雑な可変速度シーンにおけるトラッキング効果を大幅に改善できる。最終的に,より高いMOTAとIDF1結果は,バイトトラックよりMOT17試験セットで達成することができる。【JST・京大機械翻訳】