HopTrack: 埋め込みデバイス向けリアルタイム多重物体追跡システム

多目的追跡（Multi-Object Tracking: MOT）はコンピュータビジョンにおいて重要な課題を呈しています。ロボティクス、自動運転、スマート製造などの幅広い応用があるにもかかわらず、組み込みデバイスでのMOTの具体的な課題に焦点を当てた文献は限られています。最先端のMOTトラッカーは高性能GPU向けに設計されており、組み込みデバイスで展開すると処理速度が低くなる（<11fps）ことがしばしばあります。既存の組み込みデバイス向けMOTフレームワークでは、検出器モデルと特徴埋め込みモデルを融合して推論遅延を削減する戦略や、異なるトラッカーを組み合わせて追跡精度を向上させる方法が提案されていますが、一方が他方を犠牲にする傾向があります。本論文では、HopTrackという組み込みデバイス向けに最適化されたリアルタイム多目的追跡システムを紹介します。当システムは、新しい離散的な静的および動的マッチング手法と革新的なコンテンツ認識型動的サンプリング技術を採用することで、追跡精度の向上とリアルタイム要件の両立を目指しています。NVIDIA AGX Xavier上で最高性能のGPU改変ベースラインであるByte (Embed)と、組み込みデバイス上での最高性能の既存ベースラインであるMobileNet-JDEと比較して、HopTrackはMOT16ベンチマークにおいて最大39.29 fpsの処理速度と最大63.12%の多目的追跡精度（MOTA）を達成し、それぞれ2.15%と4.82%の優位性を示しました。さらに、精度向上に加えてエネルギー消費量（20.8%）、電力（5%）、メモリ使用量（8%）が削減されましたが、これらは組み込みデバイスにとって重要なリソースです。HopTrackはまた検出器非依存であり、プラグアンドプレイ機能を持つ柔軟性も提供しています。