オムライスの備忘録

数学・統計学・機械学習・プログラミングに関することを記す

トップ > データサイエンス > 【深層学習】物体追跡 / Object Tracking #まとめ編 #03

【深層学習】物体追跡 / Object Tracking #まとめ編 #03

データサイエンス データサイエンス-深層学習

Index

物体追跡 / Object Tracking とは

連続する画像データ (動画像データ) を入力として、動画像中の変化・移動していく物体を追跡するタスク.



ここでは、Attention / Transformer を用いた手法をまとめる.

CNN のみを利用していたアルゴリズムに比べると End-to-End で高精度なアルゴリズムが多い気がする.



Tracking-by-Detection

Detection と Tracking を別々に行う.

Spatial-Temporal Attention Mechanism / STAM / 2017

  • Online Multi-Object Tracking Using CNN-based Single Object Tracker with Spatial-Temporal Attention Mechanism

Dual Matching Attention Networks / DMAN / 2019

  • Dual Matching Attention Networks / DMAN

End-to-End

Detection と Tracking を同時に行う.

TransTrack / 2020

SOTS / 2020

  • Rethinking the competition between detection and ReID in Multi-Object Tracking

TrackFormer / 2021



Vision Transformer Tracker / ViTT / 2021

Multiple-Object Tracking with Transformer / MOTR / 2021

Spatial Temporal Graph Transformer / STGT / TransMOT / 2021

  • TransMOT: Spatial-Temporal Graph Transformer for Multiple Object Tracking

STARK / 2021

TransT / 2021

CorrTracker / TLR / 2021

  • Multiple Object Tracking with Correlation Learning

RelationTrack / 2021

  • RelationTrack: Relation-aware Multiple Object Tracking with Decoupled Representation

GTR / 2022

  • Global Tracking Transformers

  • コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議CVPR2022の論文紹介（後編）

Unicorn / 2022

特徴量抽出は、Transformer ではなく、Deformable Attention を利用.

  • Towards Grand Unification of Object Tracking

Patch Track / 2022

  • PatchTrack: Multiple Object Tracking Using Frame Patches

参考

  • Recent Advances in Embedding Methods for Multi-Object Tracking: A Survey
    • [2022]
    • 3 A TAXONOMY OF EMBEDDING METHODS IN MOT
      • 3.5 Correlation-Based Embedding
    • arxiv.org