머리와 전체 몸 감지기의 융합을 통한 다중 객체 추적

장면 내 모든 사람을 추적하기 위해 검출 기반 추적 패러다임이 매우 효과적인 접근 방식으로 입증되었습니다. 그러나 단일 검출기만을 사용하는 것은 유용한 이미지 정보가 무시될 수 있다는 큰 제한점이 있습니다. 따라서 본 연구에서는 두 개의 검출기를 추적 시스템에 융합하는 방법을 설명합니다. 트래젝토리를 얻기 위해, 우리는 추적 문제를 가중 그래프 라벨링 문제로 정식화하여 이진 이차 프로그램(binary quadratic program)으로 해결하고자 합니다. 이러한 문제들은 NP-하드(NP-hard)이므로, 해는 근사적으로만 구할 수 있습니다. Frank-Wolfe 알고리즘을 기반으로, 우리는 이러한 어려운 문제들을 처리하기 위한 새로운 솔버를 제안합니다. 보행자 추적에 대한 다양한 시나리오에서의 평가는 단일 검출기 추적과 표준 QP 솔버보다 우수한 결과를 보여줍니다. 마지막으로, 우리의 추적기는 MOT16 벤치마크에서 2위, 새로운 MOT17 벤치마크에서 1위를 차지하며 90개 이상의 추적기를 능가하였습니다.