Real-Time Multi-Object Tracking using Mixture of SORT and DeepSORT
Su-Jin Yang, Inhwa Jung, Donghwa Kang, Hyeongboo Baek · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2021
DeepSORT(Deep Simple Online and Real-time Tracking)는 SORT의 정확도를 개선한 다중 객체 추적 기술로써, SORT에서 연속된 프레임간의 객체들의 관계를 판별할 때 CNN(Convolution Neural Network)의 특징맵(Feature map)을 이용한다는 특징이 있다. 이러한 특징은 정확도를 비약적으로 개선시킨다는 장점이 있지만, 필요한 추가 컴퓨팅 연산의 양이 많아 FPS(Frame Per Second)를 떨어뜨린다는 단점이 있다. 따라서 자율주행 자동차와 같은 실시간 시스템의 경우 DeepSORT보다는 SORT가 더욱 적합하다고 간주되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 Deep SORT의 단점을 제거하기 위하여 DeepSORT에 SORT의 기술을 혼합시키는 기법을 제안한다. 다중 객체 추적의 성능을 위해 사용 널리 사용되는 데이터 셋인 MOT-16을 대상으로 하는 실험 결과, 제안 된 방법은 정확도에 대한 손실에 거의 없이 FPS를 비약적으로 상승시키는 것을 확인 할 수 있었다.