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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,227 - 1,237 (11page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.11.1227
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MOT(Multiple Object Tracking) plays a crucial role in various applications such as autonomous driving, pedestrian tracking, and video surveillance, with ongoing research aimed at improving tracking performance. However, MOT faces challenges in accurate tracking due to complex scenarios involving object interactions, occlusions, and overlaps across consecutive frames. This paper proposes a novel ap- proach integrating Spatial and Temporal Attention into the Transformer-based TrackFormer model to address these issues. This integration effectively captures spatial relationships among objects within frames and temporal changes of objects across consecutive frames. Experiments conducted on MOT16, MOT17, and MOT20 datasets demonstrate that the proposed method outperforms the original TrackFormer model in key performance metrics. Notably, on the MOT20 dataset, which deals with dense crowd environments, our method achieved 78.2% MOTA, 71.8% IDF1, and 80.2% Recall. These results suggest that the proposed method can adapt to diverse environments and complexities, offering reliable object tracking performance in real-world scenarios.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Z. Wang, L. Zheng, Y. Liu, Y. Li, and S. Wang, “Towards Rreal-Time Multi-Object Tracking,” European Conference on Computer Vision. pp. 107-122, 2020.
Y. Zhang, P. Sun, Y. Jiang, D. Yu, F. Weng, Z. Yuan, et al., “Bytetrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box," European Conference on Computer Vision. pp. 1-21, 2022.
Y. Zhang, C. Wang, X. Wang, W. Zeng, and W. Liu, “Fairmot: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking,” International Journal of Computer Vision, Vol. 129, No. 11, pp. 3069-3087, 2021.
W. Luo, J. Xing, A. Milan, X. Zang, W. Liu, and T. Kim, “Multiple Object Tracking: A Literature Review,” Artificial Intelligence, Vol. 293, pp. 103448, 2021.
P. Sun, J. Cao, Y. Jiang, R. Zhang, E. Xie, Z. Yuan, et al., “Transtrack: Multiple Object Tracking with Transformer,” arXiv Preprint, arXiv:2012.15460, 2020.
Y. Zhang, P. Sun, Y. Jiang, D. Yu, F. Weng, Z. Yuan, et al., “Bytetrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box," European Conference on Computer Vision. pp. 1-21, 2022.
Y. Zhang, C. Wang, X. Wang, W. Zeng, and W. Liu, “Fairmot: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking,” International Journal of Computer Vision, Vol. 129, No. 11, pp. 3069-3087, 2021.
W. Luo, J. Xing, A. Milan, X. Zang, W. Liu, and T. Kim, “Multiple Object Tracking: A Literature Review,” Artificial Intelligence, Vol. 293, pp. 103448, 2021.
P. Sun, J. Cao, Y. Jiang, R. Zhang, E. Xie, Z. Yuan, et al., “Transtrack: Multiple Object Tracking with Transformer,” arXiv Preprint, arXiv:2012.15460, 2020.
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