Multi-Object Tracking with Multiple Cues and Switcher-Aware Classification 论文简读

前言

本文用了两个目前多目标跟踪领域最常用的信息：iou信息以及reid外观特征。在此基础上，又引入了一个潜在的可能引起身份转换的遮挡目标switcher来参与亲和计算，从而提高了模型对于身份转换的鲁棒性。

贡献

1. 提出了一个有效的多目标跟踪框架，学习捕获长期和短期线索，并做出自适应决策，进行鲁棒跟踪。
2. 提出了一个具有switcher感知的分类器，在数据关联时，提升了对于身份转换的多目标跟踪鲁棒性。

跟踪流程

1. 初始化跟踪列表以及视频帧数$t=0$。
2. 在$t$帧时，对于目标$X$，利用单目标跟踪器子网络寻找目标$X$的模板$E_X$在下一帧$I_{t+1}$的位置。单目标跟踪子网络输出$E_X$在$I_{t+1}$最有可能的位置$D_{track}$。
3. 对于在$I_{t+1}$帧的检测结果$D_{det}$，它对应的检测图像区域$I_{t+1,D_{det}}$以及目标的历史图像区域{$I_{t_i}^X$}，$i=1,2,3,...,K$被输入到ReID网络中获取长期ReID特征。
4. 目标的预测位置$D_{track}$、检测结果$D_{det}$以及步骤3中的长期特征被结合为目标的匹配特征。
5. 找到目标的潜在switcher，既可能会引起目标发生身份转换的另一个目标，获取他在当前帧的预测位置以及历史ReID特征，并结合为匹配特征。
6. 一个switcher感知的分类器利用switcher和目标的匹配特征生成目标和检测之间的匹配分数，标志着这个检测结果是否应该与跟踪目标相匹配。对$I_{t+1}$帧的所有检测都进行上述步骤，计算出其与目标之间的匹配分数。更换目标，计算出所有检测和跟踪之间的匹配分数。
7. 利用目标和检测之间的匹配分数建立一个二部图，使用最小成本网络流算法找到匹配结果。
8. 对于匹配的目标，利用匹配的检测更新其跟踪位置。对于未匹配的目标，利用预测结果更新其位置。终止掉那些被认为是丢失或者被遮挡的目标跟踪。对于独立的检测如果其置信分数满足新跟踪的条件，则将其添加到跟踪列表中。
9. 对每一帧重复步骤2-步骤8。

短期线索

如图所示：

1. 跟踪预测采用SiamRPN单目标跟踪器实现。
2. 当前帧目标$X$的模板$E_X$，调整尺寸为$127\times 127$。
3. 根据目标$X$的位置，从$I_{t+1}$帧上裁取搜索区域的图像，将其尺寸调整为$255\times 255$，其缩放尺度与模板$E_X$的缩放尺度相同。
4. 模板和搜索区域图像分别输入到一个共享权重的CNN网络中，得到CNN特征。将得到的CNN特征输入两个分支，一个分支生成锚点图的得分映射，一个分支生成锚点的边界框回归。
5. 模板$E_X$的位置是搜索区域的得分映射中具有最高得分的位置$D_{track}$。
6. 对于检测的边界框位置$D_{det}$，用以下公式计算短期特征：$$f_s(D_{track},D_{det})=IoU(D_{track},D_{det})$$
7. 对于目标$X$，跟踪质量$q_X$如下计算：$$q_{X,t+1}=\{\begin{array}{rlr}& \frac{q_{X,t}+IoU(D_{track},D_{det}).p}{2}& ,ifmatched\\ & q_{X,t}.decay.p^k& ,otherwise\end{array}$$其中$decay,k$是超参数。如果目标跟踪的$q_X$低于阈值，则终止掉该不可靠跟踪。

长期线索

1. 使用一个结构如图的GoogLeNet inception-V4的修改版本作为ReID子网络的backbone。ReID特征由分类之前的FC层获取。
2. 使用下面的公式获取目标$X$的$K$帧历史图像：$$t_i=\underset{t-i\delta <\hat{t}<t-(i-1)\delta }{\mathrm{argmin}}Q(I_{\hat{t}}^X,i=1,2,3,...,K)$$其中$Q$是一个由Resnet-18实现的输出的质量分数的网络。$\delta$是一个决定选择时间间隔的超参数。
3. 将所选择的目标历史图像和检测输入到ReID网络中得到他们的ReID特征，利用得到的检测特征按照如下公式得到目标与检测的$K$个长期特征：FlX={fl(AtiXAdet)∣i=1,...,K}F^X_l=\lbrace f_l(A^X_{t_i}A_{det})|i=1,...,K\rbraceFlX​={fl​(Ati​X​Adet​)∣i=1,...,K}
   其中$$f_l(A_{t_i}^X{A}_{det})=\frac{{A_{t_i}^X}^T.A_{det}}{|A_{t_i}^X||A_{det}|}$$ $A_{t_i}^X$是值在$t$帧得到的目标$X$的第$i$个历史图像的ReID特征，$A_{det}$是被匹配的检测提取的ReID特征。

switcher感知的分类器

1. 通过以下公式找到当前目标$X$的潜在switcher:$$\Lambda =\underset{Y\in Ss.t.Y\ne X}{\mathrm{argmax}}IoU(X_t,Y_t)$$其中$S$为目标集合
2. 将$SOT$和ReID子网络作为一个特征提取操作$\varphi$，将这两个子网络的输入，既目标$X$和检测结果$D$表示为${\Gamma }_{X,D}$，则得到的检测$D$对于目标$X$的匹配特征为：ϕ(ΓX,D)={fs(Dtrack,Ddet)}∪FlX\phi(\Gamma_{X,D})=\lbrace f_s(D_{track},D_{det})\rbrace\cup F^X_lϕ(ΓX,D​)={fs​(Dtrack​,Ddet​)}∪FlX​ 其中$\varphi ({\Gamma }_{X,T})$的维度为$K+1$，switcher与检测$D$之间的匹配特征为$\varphi ({\Gamma }_{\Lambda ,D})$也是如此计算。然后将switcher以及目标$X$对于检测$D$的匹配特征拼接起来作为分类器的输入。
3. 采用正则化牛顿增强决策树作为分类器。分类步骤时，由分类器得到输出$y$，如果大于阈值${\zeta }_m$，则将对应的边赋值$1-y$添加二部图中。

个人感悟

这篇文章最大的创新就是在计算亲和力时引入了一个switcher来增强模型对于遮挡的鲁棒性，有效减少了IDS的数量。其次，采用跟踪全局质量分数决定目标跟踪的终止，相比直接在连续$N$帧的丢失后把跟踪终止，考虑到了每个丢失跟踪的丢失程度，更准确的选择该终止的跟踪，一定程度上抑制了IDS和FP。然后，采用一个质量过滤器选择目标的历史图像，相比在前$N$中的固定帧数选择历史图像，能够得到与目标更相似的外观特征。
作者在MOT16和MOT17上评估了模型，都取得了SOTA的结果。可惜就是没开源，看不到具体的实现。