SORT centré sur l’observation : Repenser SORT pour un suivi robuste d’objets multiples

Les méthodes basées sur le filtre de Kalman (KF) pour le suivi d’objets multiples (MOT) reposent sur l’hypothèse que les objets se déplacent de manière linéaire. Bien que cette hypothèse soit acceptable sur de très courtes durées d’occlusion, les estimations linéaires du mouvement sur des périodes prolongées peuvent s’avérer très inexactes. En outre, lorsqu’aucune mesure n’est disponible pour mettre à jour les paramètres du filtre de Kalman, la convention standard consiste à faire confiance aux estimations a priori pour la mise à jour a posteriori. Cela entraîne une accumulation d’erreurs durant les périodes d’occlusion. Ces erreurs provoquent une variation importante de la direction du mouvement en pratique. Dans ce travail, nous montrons qu’un filtre de Kalman fondamental peut encore atteindre des performances de pointe en suivi si une attention particulière est portée à corriger le bruit accumulé pendant l’occlusion. Au lieu de se fier uniquement à l’estimation linéaire d’état (approche centrée sur l’estimation), nous utilisons les observations d’objets (c’est-à-dire les mesures fournies par le détecteur d’objets) pour calculer une trajectoire virtuelle sur la durée de l’occlusion, afin de corriger l’accumulation d’erreurs des paramètres du filtre durant cette période. Cela permet de corriger les erreurs accumulées sur un plus grand nombre d’étapes temporelles. Nous nommons notre méthode OC-SORT (Observation-Centric SORT). Elle reste simple, en ligne et en temps réel, tout en améliorant la robustesse face aux occlusions et aux mouvements non linéaires. Étant donné des détections disponibles « out-of-the-box », OC-SORT fonctionne à plus de 700 FPS sur un seul processeur. Elle atteint des performances de pointe sur plusieurs jeux de données, notamment MOT17, MOT20, KITTI, le suivi de tête, et particulièrement DanceTrack, où le mouvement des objets est fortement non linéaire. Le code et les modèles sont disponibles à l’adresse suivante : \url{https://github.com/noahcao/OC_SORT}.