Local Metrics for Multi-Object Tracking
Метрики для многообъектного слежения (MOT) можно разделить на строгие метрики, которые обеспечивают фиксированное, один к одному соответствие между истинными и предсказанными следами, и нестрогие метрики, которые верны в подмножестве кадров.
Тип метрики, которая подходит, определяется приоритетами задачи. В то время как строгие метрики относительно бесспорны, разработка нестрогой метрики обычно включает два спорных решения: (i) как количественно оценить ошибку ассоциации и (ii) как сочетать метрики обнаружения и ассоциации.
Локальные метрики получаются путем применения существующей строгой метрики локально в скользящем окне. Они представляют собой альтернативный способ определения нестрогой метрики, где степень строгости (то есть баланс между обнаружением и ассоциацией) контролируется через временной горизонт локального окна. Варьирование параметра горизонта позволяет анализировать ошибку ассоциации в зависимости от временного расстояния.
Одним из исторических недостатков метрик, основанных на соответствии треков один-к-одному, является их непрозрачность в отношении типа ошибки. То есть может быть неясно, является ли снижение общей ошибки отслеживания следствием улучшения обнаружения или ассоциации (или того и другого). Чтобы решить эту проблему, гугл разработали декомпозицию общей ошибки отслеживания на четыре компонента: избыточное и недостаточное обнаружение (FN det, FP det) и избыточное и недостаточное объединение (merge, split). Декомпозиция ошибок в равной степени применима к локальным метрикам.
Статья
Код
#video #tracking
Метрики для многообъектного слежения (MOT) можно разделить на строгие метрики, которые обеспечивают фиксированное, один к одному соответствие между истинными и предсказанными следами, и нестрогие метрики, которые верны в подмножестве кадров.
Тип метрики, которая подходит, определяется приоритетами задачи. В то время как строгие метрики относительно бесспорны, разработка нестрогой метрики обычно включает два спорных решения: (i) как количественно оценить ошибку ассоциации и (ii) как сочетать метрики обнаружения и ассоциации.
Локальные метрики получаются путем применения существующей строгой метрики локально в скользящем окне. Они представляют собой альтернативный способ определения нестрогой метрики, где степень строгости (то есть баланс между обнаружением и ассоциацией) контролируется через временной горизонт локального окна. Варьирование параметра горизонта позволяет анализировать ошибку ассоциации в зависимости от временного расстояния.
Одним из исторических недостатков метрик, основанных на соответствии треков один-к-одному, является их непрозрачность в отношении типа ошибки. То есть может быть неясно, является ли снижение общей ошибки отслеживания следствием улучшения обнаружения или ассоциации (или того и другого). Чтобы решить эту проблему, гугл разработали декомпозицию общей ошибки отслеживания на четыре компонента: избыточное и недостаточное обнаружение (FN det, FP det) и избыточное и недостаточное объединение (merge, split). Декомпозиция ошибок в равной степени применима к локальным метрикам.
Статья
Код
#video #tracking
GitHub
GitHub - google-research/localmot
Contribute to google-research/localmot development by creating an account on GitHub.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ByteTrack 👀
Многообъектное отслеживание (MOT) работает путём определения границ и идентификации объектов в видео. Большинство методов определяют один и тот же ли это объект на разных кадрах путем объединения блоков обнаружения, чьи оценки превышают пороговое значение. Объекты с низкой оценкой обнаружения, например, перекрытые объекты, просто отбрасываются, что приводит к пропуску истинных объектов и фрагментации траекторий.
В статье, авторы объясняют, что так делать не надо, а надо брать объекты с вообще всеми оценками, а потом их перевешивать.
📎 Статья
🖥 Код
🤩 Онлайн-демо
P.S.: демка работает только с фото, но на гитхабе код норм для видео.
#video #tracking #demo
Многообъектное отслеживание (MOT) работает путём определения границ и идентификации объектов в видео. Большинство методов определяют один и тот же ли это объект на разных кадрах путем объединения блоков обнаружения, чьи оценки превышают пороговое значение. Объекты с низкой оценкой обнаружения, например, перекрытые объекты, просто отбрасываются, что приводит к пропуску истинных объектов и фрагментации траекторий.
В статье, авторы объясняют, что так делать не надо, а надо брать объекты с вообще всеми оценками, а потом их перевешивать.
📎 Статья
🖥 Код
🤩 Онлайн-демо
P.S.: демка работает только с фото, но на гитхабе код норм для видео.
#video #tracking #demo