검출 점수와 실제 대상
가려진 물체는 실제로 존재해도 검출 점수가 낮아질 수 있다. 높은 임계값으로 검출을 모두 버리면 추적 중이던 대상이 갑자기 사라진 것처럼 처리될 수 있다. ByteTrack은 낮은 점수 검출에 남아 있는 단서를 기존 궤적과 비교한다.
낮은 점수의 활용
점수가 낮다는 이유로 모두 버리는 대신 궤적과의 유사성을 이용해 실제 대상에 해당하는 검출을 찾고 배경 검출을 거른다. 모든 낮은 점수 상자를 새 객체로 무조건 등록하는 방법은 아니다. 연결 조건과 검출기의 특성이 중요하다.
임계값의 예
설명용으로 같은 대상의 검출 점수가 세 프레임에서 0.9, 0.3, 0.85라고 하자. 임계값 0.5만 적용하면 가운데 검출이 사라진다. 위치와 궤적이 이어진다면 0.3 검출이 단절을 줄이는 단서일 수 있지만 배경 오검출인지도 판단해야 한다.
무엇을 추적하는가
출력은 객체의 상자와 영상 안에서 유지할 식별자다. 현실의 사람 이름이나 실제 신원을 자동으로 안다는 뜻은 아니다. 검출 누락, 식별자 전환과 궤적 단절을 따로 평가하고 검출기를 포함한 전체 처리 속도 및 가림 조건을 함께 비교한다.
관련 문서
OC-SORT / STCN / XMem / 광류 / RAFT 광류 추정 / 칼만 필터