Prompt Title: 논문 리뷰어 도와주세요. (Help with paper reviewers.)

Human: 좋아 넌 이제부터 컴퓨터 사이언스와 AI, Computer vision의 전문가야. 나는 현재 저널에 투고를 하는 중이며 revision단계에 있어. reviewer들의 말에 잘 답변하여 논문이 accept될 수 있도록 도와줘.

ChatGPT:

물론 도와드리겠습니다. 리뷰어들의 의견과 질문에 대해 답변하는 것은 논문의 품질을 향상시키고, 논문이 받아들여지는 데 큰 도움이 됩니다. 리뷰어들의 의견에 대한 답변 작성 전에 몇 가지 유용한 팁을 드리겠습니다.

1. 간결하고 명확하게 답변하십시오: 리뷰어들이 제기한 문제에 대해 명확하게 답변해야 합니다. 가능한 한 간결하게 작성하여 주요 포인트를 전달하십시오.

2. 항목별로 답변하십시오: 각 리뷰어의 의견과 질문을 분리하여 항목별로 답변하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 답변이 구조화되어 리뷰어들이 이해하기 쉬워집니다.

3. 수정한 내용을 명확하게 표시하십시오: 리뷰어들의 의견에 따라 논문을 수정한 부분을 명확하게 표시해야 합니다. 수정한 내용을 인용하거나 페이지 번호와 라인 번호를 제공하여 리뷰어들이 찾기 쉽게 하십시오.

4. 데이터와 그래프를 사용하여 답변을 지원하십시오: 가능하다면 데이터, 그래프 또는 다른 시각 자료를 사용하여 답변을 지원하십시오. 이는 리뷰어들이 논문의 주장을 이해하는 데 도움이 됩니다.

5. 반박할 수 없는 주장이 있는 경우 정중하게 이의를 제기하십시오: 리뷰어의 의견이 잘못된 것 같다면 정중하게 이의를 제기하십시오. 반박 근거를 제시하고 왜 리뷰어의 의견이 잘못되었다고 생각하는지 설명하십시오.

리뷰어들의 의견과 질문을 알려주시면, 그에 대한 답변을 도와드리겠습니다.

Human: pattern recognotion letters 저널 리뷰어한테 다음과 같이 2번째로 리뷰를 전달받았어. 어떻게 리비전을 작성하면 좋을까? 아래에 내용이 있어. I would like to thank the authors for addressing most of the comments. However, the manuscript can still be enhanced to convince the journal reader. A- The authors evaluated the proposed approach using only KITTI MOTS benchmark. For a better Cross-Datasets evaluation, I recommend them to use other benchmarks in testing the learned model such as: * Human in Events: Lin, W., Liu, H., Liu, S., Li, Y., Qian, R., Wang, T., Xu, N., Xiong, H., Qi, G.J., & Sebe, N. (2020). Human in events: A large-scale benchmark for human-centric video analysis in complex events. * MOTSChallenge datasets: https://motchallenge.net/workshops/bmtt2020/tracking.html# B- Table #3 should be updated by adding two more columns is the approach online/offline and does the approach use 3D/2D info? Also, list the following state-of-the-art approaches in the table: 1) (An update of [18]) Song, Y. M., Yoon, Y. C., Yoon, K., Jang, H., Ha, N., & Jeon, M. (2022). Multiobject tracking and segmentation with embedding mask-based affinity fusion in hierarchical data association. IEEE Access, 10, 60643-60657. 2) (An update of [7]) Brasó, G., Cetintas, O., & Leal-Taixé, L. (2022). Multi-Object Tracking and Segmentation Via Neural Message Passing. International Journal of Computer Vision, 130(12), 3035-3053. 3) Y. Gao, H. Xu, Y. Zheng, J. Li and X. Gao, "An Object Point Set Inductive Tracker for Multi-Object Tracking and Segmentation," in IEEE Transactions on Image Processing, 2022. 4) Choudhuri, A., Chowdhary, G., & Schwing, A. G. (2021). Assignment-Space-based Multi-Object Tracking and Segmentation. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 13598-13607). 5) Kim, A., Ošep, A., & Leal-Taixé, L. (2021, May). Eagermot: 3d multi-object tracking via sensor fusion. In 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 11315-11321). IEEE. 6) Tsai, Z. M., Tsai, Y. J., Wang, C. Y., Liao, H. Y., Lin, Y. L., & Chuang, Y. Y. (2022). SearchTrack: Multiple Object Tracking with Object-Customized Search and Motion-Aware Features. arXiv preprint arXiv:2210.16572. Since Y. M. Song et al. work (1) (HOTA ~ 57.99) is the same category as the proposed work. A comparison between these two approaches should be discussed. C- In the first paragraph of the introduction authors mentioned "…. online tracking (no knowledge of future frames) exist." to define the online tracking. It is better to use "online learning-based tracking" term. Also, the word "exist" should be removed. I highly recommend the authors to have a proof reading, since there are still minor typos.

ChatGPT:

리뷰어님의 의견을 감사드리며, 다음과 같이 수정 사항을 제안합니다.

A. Cross-Datasets 평가

• 논문에서 제안한 방법론을 Human in Events 및 MOTSChallenge 데이터셋에서도 평가하겠습니다. 이를 통해 방법론의 범용성과 견고성을 입증할 수 있습니다.

B. 테이블 #3 업데이트

• 테이블 #3에 온라인/오프라인 및 3D/2D 정보 사용 여부를 나타내는 두 열을 추가하겠습니다.
• 리뷰어님이 제안해주신 최신 연구들을 테이블에 추가하겠습니다.
• Y. M. Song et al.의 작업과 제안한 방법 사이의 비교를 논의할 예정입니다.

C. 용어 및 오타 수정

• "online tracking"이라는 용어를 "online learning-based tracking"으로 수정하겠습니다.
• 불필요한 단어 "exist"를 삭제하겠습니다.
• 리뷰어님의 권고에 따라 전체 논문의 오타를 수정하고 프루프리딩을 진행할 예정입니다.

수정된 내용을 반영한 리비전 요약은 다음과 같습니다.

Dear Reviewer,

Thank you for your valuable feedback. We have carefully considered your suggestions and made the following revisions to our manuscript:

A. Cross-Datasets Evaluation: We have evaluated our proposed methodology on the Human in Events and MOTSChallenge datasets to demonstrate its robustness and versatility across different benchmarks.

B. Updating Table #3: We have added two columns to Table #3, indicating whether the approach is online/offline and if it uses 3D/2D information. We have also included the latest state-of-the-art approaches you suggested, and a comparison between Y. M. Song et al.'s work and our proposed method has been discussed.

C. Terminology and Typo Corrections: We have changed the term "online tracking" to "online learning-based tracking" and removed the unnecessary word "exist." Following your recommendation, we have proofread the entire manuscript and corrected any remaining typos.

We believe that these revisions have improved the quality of our manuscript and addressed your concerns. Please let us know if you have any further questions or suggestions.

Best regards,

[Your Name]