深層距離学習のためのMOT解析を使った教師画像自動生成

抄録

MOT challengeにて、オクルージョンは追跡精度を低下させる一因である。 長時間のオクルージョン発生時でも追跡を維持する手法として、画像の特徴量の類似性を測る深層距離学習を用いた手法が知られている。 一方で、深層距離学習の教師画像作成にかかる作業コストは大きく、モデルの作成は容易ではない。 そこで本研究ではMOTの解析結果から自動生成した教師画像によって、距離学習を行う手法を検証し、手法の有用性を明らかにする。