BUSCA: как улучшить онлайн-трекинг объектов
BUSCA: как улучшить онлайн-трекинг объектов В статье, представленной на ECCV’24, описан метод BUSCA, который помогает улучшить онлайн-трекинг объектов. Метод работает как надстройка над существующими трекерами в парадигме Tracking-by-Detection (TbD) и позволяет не терять треки при пропуске объектов детектором. Проблема TbD заключается в том, что даже лучшие детекторы иногда теряют объекты, особенно при низкой видимости, из-за чего треки прерываются. BUSCA решает эту проблему, продолжая треки даже без детекций. В основе метода — Decision Transformer, который работает в онлайн-режиме. После сопоставления детекций с треками, несматченные треки обрабатываются BUSCA: анализируются прогнозируемая позиция объекта, окружение и специальные токены для обнаружения искажённых треков или случаев, когда объект покинул сцену. Полученные представления предложений проходят через MLP-слой для генерации вероятностей, после чего трек либо продолжается с обновлёнными координатами, либо ставится на паузу. Эксперименты показали, что BUSCA особенно эффективна для объектов с низкой видимостью и увеличивает среднюю длину треков. Метод обучался на синтетических данных и работает со скоростью около 45 мс на кадр на NVIDIA RTX GPU. BUSCA протестирована на пяти трекерах и улучшила ключевые метрики на MOT16, MOT17 и MOT20.