Under de senaste åren, många effektiva multi-objekt spårning (MOT) metoder utvecklas på grund av det stora utbudet av tillämpningar. Befintliga prestandautvärderingar av MOT-metoder skiljer vanligtvis objektspårningssteget från objektdetekteringssteget genom att använda samma fasta objektdetekteringsresultat för jämförelser. I detta arbete utför vi en omfattande kvantitativ studie av effekterna av objektdetektion noggrannhet på den totala MOT prestanda, med hjälp av det nya storskaliga universitetet vid Albany DETection och tRACking (UA-DETRAC) benchmarking dataset. UA-DETRAC-riktmärkets datauppsättning består av 100 utmanande videosekvenser tagna från verkliga trafikscener (över 140 000 ramar med många annoteringar, inklusive ocklusion, väder, fordonskategori, trunkering och fordonskarvar) för objektdetektering, objektspårning och MOT-system. Vi utvärderar kompletta MOT-system konstruerade av kombinationer av toppmoderna metoder för att upptäcka objekt och spåra objekt. Vår analys visar de komplexa effekterna av objektdetektionsnoggrannhet på MOT-systemets prestanda. Baserat på dessa observationer föreslår vi nya utvärderingsverktyg och mätvärden för MOT-system som tar hänsyn till både objektdetektering och objektspårning för omfattande analys.
Samtidigt, de rapporterade resultaten på UA-Detrac dataset REF på sin officiella hemsida är baserade på övervakade objekt detektorer.
UA-DETRAC: A New Benchmark and Protocol for Multi-Object Detection and Tracking
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}