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2023.02.10 통합 랩 세미나에서 진행했던 발표 자료 및 링크를 공유 드립니다.

제목: Multiple Object Tracking(SORT, DeepSORT)

참고논문: SORT, DeepSORT

요약: 다중객체추적(MOT) 기법 중 Detection 기반 방식이 아닌, 과거 프레임에서 감지된 객체의 이동 방향을 Kalman Filter를 이용해 예측하여 추적하는 방식에 대한 논문입니다. SORT에서는 과거 프레임에서 감지된 객체의 방향과 이동 속도를 예측하기 위해 Kalman Filter를 사용했으며, 새로운 프레임에서 Detection된 BBox와 Kalman Filter를 통해 예측된 BBox를 매칭시키기 위해 IoU 스코어에 기반해 영역 겹침의 정도를 기준으로 BBox를 맵핑시켰습니다. 반면 DeepSORT는 Occlusion이 발생하여 ID를 잃거나, 예측한 방향과 다르게 객체가 움직였을 경우 서로 다른 객체들간 ID Switching이 발생하는 문제를 해결하고자 Matching Cascade단계와 Tracking Life Cycle단계를 추가해, 정확도를 개선하고, ID 값 손실을 방지했습니다. 현재는 Prediction보다 Detection 성능이 매우 개선되어 SORT기반 모델이 아닌 SMILETrack과 같이 현재 기준 MOT SOTA를 달성하고 있는 Tracking by Detection 알고리즘을 연구해볼 필요성이 있어 보입니다.

발표 링크: https://us02web.zoom.us/rec/share/6LtLGAYmu5IPEHxA6lyMBLqMGsuNpdr8kb4y84NBzPhRmq0XlvjLj6kKUGnQDKHf.QCuXZIqWgZqc7Npj?startTime=1676001852000