二者成众：视频中关联关系的追踪
计算机视觉与模式识别
2021-08-12 v1
摘要
单独追踪多个对象不同于追踪相关对象组成的群体。当对象作为群体的一部分时，其轨迹依赖于其他群体成员的运动轨迹。当前大多数最先进的追踪器采用独立追踪每个对象的方法，并在必要时借助处理重叠轨迹的机制。这种方法未考虑对象间关系，可能导致群体成员追踪不可靠，尤其在拥挤场景中，个体线索因遮挡变得不可靠。为克服这些局限并将此类追踪器扩展至拥挤场景，我们提出一个插件式关系编码模块（REM）。REM通过在相应的时空图上执行消息传递来编码被追踪对象间的关系，计算被追踪对象的关系嵌入。我们在MOT17与MOT20上的实验表明，基线追踪器在简单接入REM后结果得到改善。所提模块可利用关系线索追踪严重甚至完全被遮挡的对象。
引用
@article{arxiv.2108.05331,
title = {Two is a crowd: tracking relations in videos},
author = {Artem Moskalev and Ivan Sosnovik and Arnold Smeulders},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05331},
year = {2021}
}