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#134
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
本研究では，自然界のソナービデオデータセットであるCaltech Fish Counting Datasetを紹介し、現実世界の困難な領域シフト下での物体検出、複数物体追跡、計数を研究することができるようにした．主に都市環境向けに開発された既存のMOT手法の問題を指摘し，現状サポートが不足している自然界ビデオベースのカウントのベンチマークを提供するものである。
新規性
既存手法との違いは「自然環境におけるMOTに注目した」「ビデオベースのカウントである」と大きく2つある．既存の手法は，アルゴリズムもデータセットも都市環境に最適化された手法が多く，ドメイン汎化の観点から様々な問題があった．そこで都市領域によらないトラッカー開発のためのデータセットとアルゴリズム方針を新たなベンチマークとして提供する．
結果
CFC ベンチマークとして評価プロトコルも提案しており，MOTベンチマークと，実世界の指標に基づいたビデオベースのカウントの両方を評価できる．ベースラインとして，YOLO v5とSORTという手法を用いた．実験の1つでは，ベースラインの手法とGround-Truthの検出値を使用する手法との比較が行われた結果としては，Groun-Truthを用いることで性能が大きく向上することがわかった．
その他（なぜ通ったか？等）
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