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#30
summarized by : Yamada Ryosuke
どんな論文か？
近年，追跡用の複雑なネットワークが提案されている．一方で，過去2年間でベンチマークデータセットMOT16において追跡精度は2.4%しか向上していない．そこで，既存の物体検出手法であるFaster R-CNNのみを用いて追跡検出するTrackorの提案．
新規性
Faster R-CNNのregression headを用いて，バウンディングボックスの時間的な再調整を行うことにより，複雑オブジェクトの追跡が可能
結果
提案手法であるTrackorに短時間による再識別する機能とカメラの動きを補償する機能を追加したTrackor++においてMOTベンチマークデータセットでstate-of-the-artを達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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