Tracking을 하면서 자주 접한 단어인 Tracklet에 대해 간단하게 정리 해 보고자 한다.object tracking은 tracklet과 trajectory를 만드는 2단계로 구성이 된다. 여기서 tracklet이란 객체의 고유한 ID를 유지하기 위한 짧은 구간의 경로를 의미한다. 위 그림에서 객체의 이동 경로를 선으로 나타낸 것이 tracklet이다. tracklet을 구하기 위해서는 짧은 구간(k개의 frame, 보통 6개의 frame 마다 계산함)에 대해 검출한 객체 간 유사도를 비교하여 유사도가 높은 객체끼리 고유한 ID를 유지하도록 하여 tracklet을 만들게 된다.객체가 물체에 의해 가려지거나 객체가 아닌데 검출이 된은 경우는 어쩔 수 없이 생기는 문제인데 tracklet을 이용하여..
Multi-view Tracking Using Weakly Supervised Human Motion Prediction, Martin Engilberge, et al., 2022 을 읽고 정리, 요약한 글입니다. ◼️ Abstract people-tracking에 대한 Multi-view 접근 방식은 혼잡한 장면에서 single-view 접근 방식보다 occlusion을 더 잘 처리할 수 있는 잠재력을 가지고 있는데, 이는 대부분 사람을 먼저 detection한 다음 detection된 부분을 연결(association)하는 tracking-by-detection 패러다임에 의존한다.본 논문에서는 시간 경과에 따른 사람의 움직임을 예측하고 이를 통해 개별 프레임에서 사람의 존재를 추론하는 것이 훨씬 더..
StrongSORT: Make DeepSORT Great Again, Yunhao Du et al., 2022을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 기존의 다중 객체 추적(MOT) 방법은 tracking-by-detection 및 joint-detection-association paradigm으로 분류할 수 있다. 후자가 더 많은 관심을 끌었고 전자에 비해 비슷한 성능을 보여주었지만, 본 논문은 tracking-by-detection paradigm이 여전히 tracking 정확도 측면에서 최적의 솔루션이라고 주장한다. 본 논문에서는 classic tracker DeepSort를 다시 살펴보고 detection, embedding 및 association 등 다양한 측면에서 업그레이드 한다(S..
SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC, Nicolai Wojke et al., 2017(DeepSORT)을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 단순 온라인 및 실시간 추적(SORT)은 단순하고 효과적인 알고리즘에 초점을 맞춘 다중 객체 추적(MOT)에 대한 실용적인 접근법이다. 본 논문에서는 SORT의 성능을 향상 시키기 위해 외관(appearance) 정보를 통합한다. 이로 인해 더 오래 occlusion된 객체를 추적할 수 있어 ID 스위치의 횟수를 효과적으로 줄일 수 있다. 본 논문은 visual appearance space에서 가장 가까운 이웃 쿼리를 사용하여 measurement-to-track asso..
SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING, Alex Bewley et al., 2017을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 본 논문은 온라인 및 실시간 응용 프로그램에 대해 객체를 효율적으로 연결하는 것이 중점인 다중 객체 추적(MOT)에 대한 실용적인 접근 방식을 탐구한다. 이를 위해 detection quality는 tracking 성능에 영향을 미치는 핵심 요소로, detector를 변경하면 tracking을 최대 18.9%까지 개선할 수 있다. track 구성 요소에 칼만 필터와 헝가리안 알고리즘과 같은 기본적인 조합만 사용했음에도 불구하고, 이 접근 방식은 최첨단 온라인 tracker에 맞먹는 정확도를 달성한다. 또한 tracking 방법이 간단하기 때문에 tr..
Quasi-Dense Similarity Learning for Multiple Object Tracking, Jiangmiao Pang, et al., 2021을 읽고 요약한 글입니다. 논문을 읽고 이해하면서 정리를 한 글이기에 논문 내의 contents 순서와 해당 포스팅의 목차 순서는 다른 것임을 미리 명시합니다. 정리에 앞서 논문을 읽으면서 따로 단어를 정리해 둔 것이 있어서 함께 작성한다. dense matching : 모든 픽셀에서 box 후보 간에 일치하도록 정의함. quasi-dense : 정보 영역에서 잠재적 객체 후보만 고려하는 것을 의미함. sparse matching : 객체 연결을 학습할 때 ground truth 레이블만 일치하는 후보로 간주한다는 것을 의미함. image pai..
