Abstract



Multi-object tracking (MOT) 문제는 실제 세계에서 유사한 외모, 가림, 극단적인 관절 운동 등 여러 가지 도전적인 과제를 제시합니다. 본 논문에서는 다양한 운동과 유사한 균일한 외모를 가진 객체에 강력한 새로운 결합된 외관 및 운동 모델을 제안합니다. 제안된 MOT 방법에는 시간 변환기, 운동 추정 모듈 및 ReID 임베딩 모듈이 포함됩니다. 시간 변환기는 객체 인식 특징을 ReID 임베딩 및 운동 추정 모듈로 전달하도록 설계되었습니다. ReID 임베딩 모듈은 감지된 객체의 ReID 특징을 추출하며, 운동 추정 모듈은 현재 프레임에서 이전에 추적된 객체의 예상 위치를 예측합니다. 또한, 우리는 외관 및 운동 모듈의 출력을 효과적으로 융합하는 운동 유도 연관 방법을 제시합니다. 실험 결과는 제안된 MOT 방법이 다양한 운동과 유사한 외모를 가진 객체를 포함하는 TAO 및 DanceTrack 데이터셋에서 최신 기술들을 능가함을 보여줍니다. 또한, 제안된 MOT는 간단하고 규칙적인 운동 패턴을 가진 객체들이 포함된 MOT17 및 MOT20에서 안정적인 성능을 제공합니다.