ECCV-TAO-2020 1위 솔루션: 추적을 위한 어떤 객체도 탐지하고 표현하기

우리는 전통적인 탐지 기반 추적 파라다임을 이 '어떤 객체든 추적' 작업에 확장한다. 먼저 TAO 데이터셋에서 견고한 객체 탐지 결과를 추출한다. 탐지 과정에서 최신 기술인 \textbf{B}alanced-\textbf{G}roup \textbf{S}oftmax (\textbf{BAGS}\cite{li2020overcoming}) 및 DetectoRS\cite{qiao2020detectors} 등을 통합한다. 이후 특징 학습 네트워크를 훈련시켜 어떤 객체를 대표할 수 있는 외관 특징을 학습한다. 탐지 성능과 특징 표현력을 향상시키기 위해 여러 모델을 앙상블한다. 마지막으로 가장 유사한 외관 특징을 기반으로 한 간단한 연결 전략과 트랙렛 수준의 후처리 연관 모듈을 적용하여 최종 추적 결과를 도출한다. 본 연구 방법은 도전 대회 웹사이트에 \textbf{AOA}로 제출되었다. 코드는 https://github.com/feiaxyt/Winner_ECCV20_TAO 에서 공개되어 있다.