ターゲット追跡アルゴリズムの検出および再識別ブランチはどのように機能しますか?

深層学習ベースのターゲット追跡アルゴリズムの検出および再識別ブランチはどのように機能しますか?

深層学習に基づくオブジェクト追跡アルゴリズムは、通常、検出ブランチと再識別ブランチの 2 つのブランチに分かれています。これら 2 つのブランチの役割は、ビデオフレームからターゲットの特徴を抽出し、マッチングと追跡を実行することです。

検出ブランチは通常、ターゲット検出アルゴリズム (Faster R-CNN、YOLO など) を使用して画像内のターゲットを検出し、ターゲットの位置とサイズの情報を出力します。この情報は、オブジェクトの位置と境界ボックスを決定するために使用されます。

再識別ブランチは通常、深層学習モデル (シャムネットワーク、トリプレットネットワークなど) を使用して、ターゲットの特徴表現を学習します。2 つのターゲット画像が与えられると、再識別ブランチはそれらの間の類似性または距離を計算できます。このブランチの主な機能は、ターゲットを追跡するために、異なるフレーム間で同じターゲットを照合することです。

実際の物体の追跡では、通常、検出ブランチと再識別ブランチが交互に実行されます。まず、検出ブランチを使用してターゲットを検出し、その位置情報を取得します。次に、再識別ブランチを使用してターゲットの特徴を計算し、照合と追跡を実行します。追跡プロセス中に、再識別ブランチを使用して、ターゲットが現在のフレームに出現するかどうかを判断し、その位置情報を更新できます。現在のフレームでオブジェクトが検出されない場合、検出ブランチを使用してオブジェクトが再検出されます。

全体として、検出ブランチと再識別ブランチは、オブジェクト追跡において非常に重要な役割を果たします。検出ブランチはターゲットの検出、その位置とサイズ情報の決定を担当し、再識別ブランチはターゲットの特徴表現を学習し、異なるフレーム間で同じターゲットを照合してターゲットを追跡する機能を実現します。。2 つのブランチは相互に連携してオブジェクト追跡タスクを実行します。

検出ブランチと再識別ブランチはどのように交互に実行されるのでしょうか。たとえば、ビデオシーケンスを提供し、入力から出力まで説明します。

複数のフレーム (画像) を含むビデオシーケンスがあり、その中のオブジェクトを追跡する必要があるとします。以下は、追跡プロセスにおける検出ブランチと再識別ブランチの交互の操作です。

ビデオシーケンスの最初のフレームを入力し、検出ブランチを通じてターゲット検出を実行し、ターゲットの位置とサイズ情報を決定します。

再識別ブランチを使用してオブジェクトのフィーチャ表現を学習し、オブジェクトのフィーチャをトラッカーに保存します。

次のフレームでは、まず検出ブランチを使用してオブジェクトが検出されます。オブジェクトが検出された場合、再識別ブランチを使用してオブジェクトと前のフレームのオブジェクトの特徴の間の距離を計算し、オブジェクトが同じかどうかを判断します。ターゲットが同じ場合は、再同定分岐を使用してターゲットの位置情報を更新します。

次のフレームでオブジェクトが検出されない場合、検出ブランチを使用してオブジェクトが再検出され、オブジェクトの新しい位置とサイズ情報が決定されます。

ビデオシーケンスのすべてのフレームが処理されるまで、手順 3 と 4 を繰り返します。

一般に、検出ブランチと再識別ブランチは交互に実行され、ターゲットを追跡します。各フレームでは、検出ブランチを使用してターゲットを検出してその位置情報を取得し、再識別ブランチを使用してターゲットの特徴表現を計算し、マッチングと追跡を実行します。この代替操作方法により、ターゲットを効果的に追跡し、追跡の精度と堅牢性を確保できます。

もう一度教えてください。次のフレームでターゲットが検出された場合はどうすればよいですか? ターゲットが検出されない場合はどうすればよいですか?

次のフレームでオブジェクトが検出された場合:

まず、検出ブランチを使用して次のフレームでターゲットを検出し、ターゲットの位置情報を取得します。
次に、再識別ブランチを使用して、次のフレーム内のオブジェクトの特徴表現が計算されます。
再識別ブランチを使用して、前のフレームで追跡されたターゲットを次のフレームのターゲットと照合し、それが同じターゲットであるかどうかを判断します。
同一のターゲットであると判定された場合には、再同定分岐を用いてターゲットの位置情報を更新する。

次のフレームでオブジェクトが検出されない場合:

検出ブランチを使用して、次のフレームでターゲットを再度検出し、ターゲットの新しい位置とサイズ情報を決定します。
次に、再識別ブランチを使用して、前のフレームで追跡されたターゲットと次のフレームのターゲットを照合し、それが同じターゲットであるかどうかを判断します。
同一のターゲットであると判定された場合には、再同定分岐を用いてターゲットの位置情報を更新する。
次のフレームでもターゲットが検出されない場合は、ターゲットが消滅したとみなし、ターゲットの追跡を終了する。

全体として、検出ブランチと再識別ブランチはオブジェクト追跡において相互に連携します。検出ブランチはターゲットの検出、ターゲットの位置とサイズ情報の決定を担当し、認識ブランチはターゲットの特徴表現を学習し、異なるフレーム間で同じターゲットを照合して追跡機能を実現します。目標。ターゲットが検出された場合、再識別ブランチは異なるフレーム間でターゲットを照合してターゲットが同一であるかどうかを判断し、位置情報を更新し、ターゲットが検出されない場合は再検出します。この代替操作方法により、ターゲットを効果的に追跡し、追跡の精度と堅牢性を確保できます。

歩行者の再識別のプロセスはどのようなものですか?

歩行者の再識別とは、異なる監視カメラで同じ歩行者を識別するプロセスを指します。歩行者を再識別する一般的なプロセスは次のとおりです。

データセットの準備: まず、ラベル付き歩行者画像データセットのセットを準備する必要があります。これらの画像には、さまざまな角度、ポーズ、服装、照明、その他の変更を加えたできるだけ多くの歩行者を含める必要があります。
歩行者の特徴抽出: 畳み込みニューラルネットワークなどの深層学習モデルを使用して、歩行者の画像から特徴ベクトルを抽出します。一般的に使用される特徴抽出モデルには、ResNet、Inception、DenseNet などが含まれます。
特徴表現学習: 特徴表現学習アルゴリズム (三重項損失など) を使用してモデルをトレーニングし、同じ歩行者の特徴ベクトルが特徴空間内でより近くなり、異なる歩行者の特徴ベクトルが特徴内でより遠くなるようにします。空。
類似性測定: 新しい歩行者画像が入力されると、その特徴ベクトルがデータベース内の既存の特徴ベクトルと比較され、それらの間の類似性または距離が計算されます。一般に、コサイン類似度やユークリッド距離などの一般的な指標が使用されます。
一致判定：入力された歩行者画像の特徴ベクトルとデータベース内の既存の特徴ベクトルを比較し、類似度または距離の閾値に基づいて一致判定を行います。入力された歩行者画像とデータベース内の特定の歩行者の特徴ベクトルとの類似度または距離が一定の閾値以内にある場合、それらは同じ歩行者を表すと見なされます。
複数の視点の融合: 実際のアプリケーションでは、歩行者の再識別のために複数の監視カメラを同時に使用することが必要になることがよくあります。このとき、複数のカメラで抽出した特徴ベクトルを融合に利用できるため、認識の精度と堅牢性が向上します。

以上が歩行者再識別の基本的な処理である。各ステップの実装の詳細とアルゴリズムの選択が異なるため、実際の個人再識別システムは異なります。