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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 765 - 769 (5page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2023.72.6.765
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Multi-Object Tracking (MOT) aims to track the trajectories of multiple objects simultaneously in a video over time. In MOT, object detection is used to locate instances of objects in images or videos, and re-identification is employed to match objects with the same ID. Among recent MOT methods, one-shot MOT, which relies on a single neck and head for object detection and appearance feature extraction, faces a conflict between object category classification and unique ID classification. To address this challenge, we propose a solution that integrates an FPN neck-based appearance feature extraction module into YOLOX. This method effectively mitigates the conflict between object category classification and unique ID classification in one-shot MOT. Furthermore, the proposed variable offset mechanism enables correction of the extraction position, even in cases of object occlusion. The proposed technique achieved 83.7% mIDF1 and 75% mMOTA in the experimental results for the TITAN dataset. This improved mIDF1 and mMOTA by 0.2% and 0.2% respectively over the IOU-based MOT, and by 1.2% and 0.7% respectively over the one-shot MOT.
목차
Abstract
1. 서론
2. 다중객체 추적과 연관
3. 분리된 외형특징 추출과 오프셋
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References
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