Online Multi-Object Tracking With GMPHD Filter and Occlusion Group Management
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose an efficient online multi-object tracking method based on the Gaussian mixture probability hypothesis density (GMPHD) filter and occlusion group management scheme where a hierarchical data association is utilized for the GMPHD filter to reduce the false negatives caused by missed detection. The hierarchical data association consisting of two modules, detection-to-track and track-to-track associations, can recover the lost tracks and their switched IDs. In addition, the proposed grouping management scheme handles occlusion problems with two main parts. The first part, “track merging” can merge the false positive tracks caused by false positive detections from occlusions. The occlusion of the false positive tracks is usually measured with some metric. In this research, we define the occlusion measure between visual objects, as sum-of-intersection-over-each-area (SIOA) instead of the commonly used intersection-over-union (IOU). The second part, “occlusion group energy minimization (OGEM)” prevents the occluded true positive tracks from false “track merging”. Each group of the occluded objects is expressed with an energy function and an optimal hypothesis will be obtained by minimizing the energy. We evaluate the proposed tracker in benchmarks such as MOT15 and MOT17 which are public datasets for multi-person tracking. An ablation study in training dataset reveals not only that “track merging” and “OGEM” complement each other, but also that the proposed tracking method shows more robust performance and less sensitiveness than baseline methods. Also, the tracking performance with SIOA is better than that with IOU for various sizes of false positives. Experimental results show that the proposed tracker efficiently handles occlusion situations and achieves competitive performance compared to the state-of-the-art methods. In fact, our method shows the best multi-object tracking accuracy among the online and real-time executable methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».