ヘッドとフルボディ検出器の融合による多目的追跡

シーン内のすべての人物を追跡するために、検出による追跡（tracking-by-detection）パラダイムは非常に効果的なアプローチであることが証明されています。しかし、単一の検出器にのみ依存することは、有用な画像情報を無視する可能性があるという大きな制限でもあります。したがって、本研究では、2つの検出器を追跡システムに融合させる方法を示します。軌道を取得するために、追跡を重み付きグラフラベリング問題として定式化することを提案します。これにより、2項二次計画問題（binary quadratic program）が得られます。このような問題はNP困難であるため、解は近似されるしかありません。Frank-Wolfeアルゴリズムに基づいて、これらの難問に対処するために重要な新しいソルバーを提示します。歩行者追跡に関する評価は複数のシナリオで提供され、単一検出器による追跡や標準的なQPソルバーと比較して優れた結果が示されています。最後に、当社のトラッカーはMOT16ベンチマークで2位、新規MOT17ベンチマークで1位となり、90以上のトラッカーを上回る性能を発揮しています。