MCG-NJU/MOTIP

解決する課題

MOTIPは、マルチオブジェクトトラッキング（MOT）の課題を、コンテキスト内ID予測問題として再定義することで解決します。従来の「検出によるトラッキング（tracking-by-detection）」手法とは異なり、フレーム間で検出に対して一貫したIDラベルを割り当て、時間の経過とともに安定したオブジェクトの同一性を維持することを目指しています。

仕組み

MOTIPは、トラッキングをsequence-to-sequence問題として扱います。前のフレームからのID情報を含む一連の軌跡（trajectories）が与えられると、モデルは現在のフレームの検出に対してIDラベルを直接デコードします。このアプローチは、ID割り当てを既存の軌跡のコンテキストに基づく予測として扱うことで、トラッキングプロセスを簡素化します。

対象者

マルチオブジェクトトラッキングに取り組んでいるコンピュータビジョンの研究者や開発者、特に従来の関連付けベースのトラッキングパイプラインに代わる手法を探している方に適しています。

ハイライト

• コンテキスト内ID予測: MOTを単純な関連付けタスクではなく、予測タスクとして再定義します。
• ほぼリアルタイムのトラッキング: 高速化のためのFP16精度を含む、高速な推論をサポートします。
• DETRベースのアーキテクチャ: Deformable DETRとMOTRに基づいています。
• CVPR 2025: この手法はCVPR 2025の論文で発表されました。