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#795
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
長い時間の系列で相関を維持するために特徴量ピラミッドを使用しクエリーとレファレンスの特徴量のローカル領域の類似度から相関ボリュームを生成する一方で、正規化された相関情報に対して、レファレンスの特徴量で重み付けすることで、フレーム間で物体検出に対する一貫性を改善する手法の提案
新規性
特徴量ピラミッドを使用したクエリーとレファレンスの相関関係を学習する一方で、1つ前のレファレンスの情報を覚えることで、ロングレンジでの物体追跡に対して頑健性を与えるという点で新規
結果
COCO+CrowdHumanで事前学習したDLA-34を特徴量抽出器、CenterNetを検出器として、FairMOTでの評価で、2D MOT 2015、MOT16、MOT17及びMOT20で提案手法が既存手法より、IDF1値で良い結果を達成する一方で、質的な評価ではオクルージョン及び小さい物体に対して頑健であることを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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