Reinforcing good decisions for global multiple-object tracking
Küresel çoklu nesne takibi için iyi kararları güçlendirmek
- Tez No: 904863
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA GÜNEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Çoklu Nesne Takibi (MOT), bir video içindeki bireysel nesnelerin izlediği yolları belirleme zorluğunu içerir. MOT'daki önceki çalışmaların çoğu, algılama yoluyla izleme paradigmasını kullanarak izlemeyi başarıyordu. Buradaki zorluk, zamansal eksen boyunca tespit edilen nesneler arasındaki belirsiz yazışmaları çözmektir. Bu, daha ayırt edici özelliklerin çıkarılması ve kullanılmasının öğrenilmesine yol açmıştır. Bu tür ayırt edici ipuçları görsel, geometrik, uzay-zamansal veya hızdan elde edilebilir. Çalışmamızla en alakalı olan, Grafik-Sinir Ağlarının (GNN'ler) küresel akıl yürütme kapasitesini kullanan yaklaşımlardır. Ancak bu yaklaşımı benimseyen birçok ağ, izleme performansını engelleyen çok sayıda Yanlış Negatifi gözden kaçırır. Çalışmamıza bol miktarda tespitle başlıyoruz. Tespitlerin çokluğu mümkün olduğu kadar çok sayıda Yanlış Negatif yakalar ancak aynı zamanda Yanlış Pozitiflerin sayısını da artırır. Yöntemimizi REINFORCE ve göreve özel bir ödül formülasyonu ile formüle ederek geniş kombinatoryal alanda akıl yürütüp en uygun yörüngeleri buluyoruz. İki aşamalı nesne algılayıcılardan ilham alarak, öğrenilebilir bir rastgele yürüyüş örnekleyici aracılığıyla izleme önerileri oluşturmak için bir İlgi Alanı İzleme başlığı geliştirerek ağın en iyi izleme setini sunmasına olanak sağlıyoruz. Öneriye dayalı bir yaklaşımın bu şekilde kullanılmasının, aracının, tespit edilen nesneler arasındaki yerel, ikili ilişkilerden ziyade, GNN'ler için mevcut olan küresel veri kapsamından yararlanmasına olanak tanıdığını gösterdik. MOT17 veri kümesinde yaygın olarak kullanılan izleme ölçümlerinde bir gelişme olduğunu gösteriyoruz.
Özet (Çeviri)
Multiple Object Tracking (MOT) involves the challenge of determining the paths followed by individual objects within a video. Most previous works in MOT achieve tracking using the tracking-by-detection paradigm. The challenge is in resolving ambiguous correspondences between detected objects across the temporal axis. This has lead to learning to extract and utilize more discriminative features. Such distinguishing cues can be extracted either visually, geometrically, spatio-temporally or from velocity. Most relevant to our work are approaches that utilize the global-reasoning capacity of Graph-Neural-Networks (GNNs). However, many networks that take this approach overlook the high number of False Negatives that hinder the tracking performance. In our work, we start with an abundant set of detections. The abundance of detections capture as many False Negatives as possible, but also increases the number of False Positives. We formulate our method with REINFORCE, and a task-specific reward formulation to reason through the vast combinatorial space and find the optimal trajectories. Taking inspiration from two-stage-object-detectors, we develop a Track-of-Interest head to generate track-proposals via a learnable random walk sampler, allowing the network to present the best set of tracks. We show that using a proposal-based approach in this way allows the agent to leverage the global scope of data available to GNNs rather than local, pairwise relations between detected objects. We show an improvement in commonly used tracking metrics on the MOT17 dataset.
Benzer Tezler
- Adıyaman Devlet Hastanesi'nde çalışan hemşirelerin güçlendirme algısına ilişkin sorunların belirlenmesi
Strengthening perception of nurses working in Adıyaman State Hospital evaluation terms of strengthening media
SİBEL AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Sağlık Kurumları YönetimiOkan ÜniversitesiSağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİME DERYA BEYDAĞ
- Ortaokul öğretmenlerinin ev ödevlerine ilişkin algıları, karar alma süreçleri ve davranışları
Middle school teachers' homework decision-making processes, behaviors and perceptions of homework
GÜLŞAH EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA GÜVENÇ
- Tüketici satın alma davranışlarına etkisi açısından satış geliştirme çabalarının tutundurma faaliyetleri içerisindeki yeri ve önemi
The Place and the prominence of the sales promotion activities within the promotion activities in terms of its effects upon consumers buying behaviors
SEZER KORKMAZ
- Bir çokkatlı yapının betonarme ve betonarme çekirdekli kompozit çözümünün karşılaştırılması
Description of the theme
KEREM PEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiYapı Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK SENO ARDA
- Prefabrike beton bileşenlerle yapımda hata, boyutsal sapma ve toleranslar
Faults, dimensional deviations and tolerances in construction with prefabricated concrete components
ATIF FATİH SAYAN