ByteTrack: 모든 탐지 박스를 연결함으로써 수행하는 다객체 추적

다중 객체 추적(Multi-object tracking, MOT)은 영상 내 객체의 경계 박스와 정체성을 추정하는 것을 목표로 한다. 대부분의 기존 방법은 임계값 이상의 점수를 가진 탐지 박스를 연결함으로써 객체의 정체성을 확보한다. 그러나 낮은 탐지 점수를 가진 객체, 예를 들어 가려진 객체 등은 단순히 제거되며, 이로 인해 실제 객체 누락 및 경로 분절이 발생하여 무시할 수 없는 문제를 야기한다. 본 논문에서는 고점수 탐지 박스만이 아닌 거의 모든 탐지 박스를 연결하는 간단하면서도 효과적이고 일반적인 연결 방식을 제안한다. 특히 낮은 점수를 가진 탐지 박스에 대해서는 트랙릿(tracklet)과의 유사성을 활용하여 실제 객체를 복원하고 배경 탐지 결과를 필터링한다. 제안한 방법을 9종의 최신 트래커에 적용했을 때, IDF1 점수에서 1~10점까지 일관된 성능 향상을 달성하였다. MOT의 최첨단 성능을 달성하기 위해, 간단하면서도 강력한 트래커인 ByteTrack을 설계하였다. 본 연구에서는 최초로 MOT17 테스트 세트에서 80.3의 MOTA, 77.3의 IDF1, 63.1의 HOTA를 달성하였으며, 단일 V100 GPU에서 30 FPS의 실행 속도를 구현하였다. 또한 ByteTrack은 MOT20, HiEve, BDD100K 추적 벤치마크에서도 최첨단 성능을 기록하였다. 소스 코드, 배포용 버전을 포함한 사전 학습된 모델, 그리고 다른 트래커에 적용하는 방법에 대한 가이드는 https://github.com/ifzhang/ByteTrack 에 공개되어 있다.