온 디바이스 기반 항공 전투 시나리오에서의 검출 기반 추적 알고리즘 비교
Comparison of Tracking-by-detection Algorithm on Aerial Battle Scenario based On-Device
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초록
본 논문에서는 저해상도 이미지 및 저수준 검출 결과로부터 추적이 요구되는 항공 전투 시나리오 환경에 대한 객체 추적 가이드라인을 제시한다. 기존 검출 기반 추적 알고리즘은 고성능 디바이스에서 평가되지만, 실제 전장 환경에서는 자원이 제한되기 때문에 고해상도 및 고수준 검출결과를 활용하기 어렵다. 하지만 저수준 검출 결과만 사용할 수 있는 상황에 대해서는 분석이 미비하다. 본 논문에서는 검출 신뢰도에 따라 검출 신뢰도가 높을수록, 추적기가 Average IoU가 향상되고, FP (False Positive)가 감소되는 것을 입증한다. 그리고 고해상도/저해상도 환경에서 최신검출 기반 추적 알고리즘 간의 추적 메트릭을 비교한다. 이를 통해 FP를 줄일지, FN (False Negative)을 줄일지에 대한 추적 전략을 제공한다. 결과적으로, 우리는 항공 전투 시나리오에서 추적 정확도는 검출 신뢰도에 의존한다는 것과, 연관 알고리즘은 FP와 FN을 조절하는 역할임을 나타내는 추적 알고리즘 가이드라인을 제공한다.
Abstract
In this paper, we present a guideline for multi-object tracking in aerial battle scenarios, where tracking is required from low-resolution infrared imagery and low-quality detection results. Albeit many MOT algorithms are compared on high-performance resource (e.g., high-performed devices, high-resolution inputs and powerful detectors), the analysis on the resource-constrained scenario is limited. To resolve this gap, we analyze how such resource-constrained conditions affect tracking performance and computational cost. We demonstrate that powerful detections leads to improved Average IoU and reduced false positives (FP) in the tracker. We also compare recent tracking-by-detection under both high and low resolution conditions. Based on these results, we provide tracking algorithm that clarify whether to reduce false positives (FP) or false negatives (FN). As a result, we provide the guideline in aerial battle scenarios, demonstrating that tracking accuracy depends on detection confidence and that the association algorithms focus on regulating both FP and FN.