論文の概要: Siamese Keypoint Prediction Network for Visual Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04078v1
• Date: Sun, 7 Jun 2020 08:11:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 08:13:34.224695
• Title: Siamese Keypoint Prediction Network for Visual Object Tracking
• Title（参考訳）: 視覚的物体追跡のためのシームズキーポイント予測ネットワーク
• Authors: Qiang Li, Zekui Qin, Wenbo Zhang, and Wen Zheng
• Abstract要約: これらの課題に対処するために,シームズキーポイント予測ネットワーク(SiamKPN)を提案する。 SiamKPNは粗大な予測モデルのためのカスケード熱マップ戦略の恩恵を受ける。 4つのベンチマークデータセット上で、ビジュアルオブジェクトトラッキングのための最先端のトラッカーに対してうまく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.25492557077732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual object tracking aims to estimate the location of an arbitrary target in a video sequence given its initial bounding box. By utilizing offline feature learning, the siamese paradigm has recently been the leading framework for high performance tracking. However, current existing siamese trackers either heavily rely on complicated anchor-based detection networks or lack the ability to resist to distractors. In this paper, we propose the Siamese keypoint prediction network (SiamKPN) to address these challenges. Upon a Siamese backbone for feature embedding, SiamKPN benefits from a cascade heatmap strategy for coarse-to-fine prediction modeling. In particular, the strategy is implemented by sequentially shrinking the coverage of the label heatmap along the cascade to apply loose-to-strict intermediate supervisions. During inference, we find the predicted heatmaps of successive stages to be gradually concentrated to the target and reduced to the distractors. SiamKPN performs well against state-of-the-art trackers for visual object tracking on four benchmark datasets including OTB-100, VOT2018, LaSOT and GOT-10k, while running at real-time speed.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルオブジェクト追跡は、初期バウンディングボックスからビデオシーケンス内の任意のターゲットの位置を推定することを目的としている。 オフラインの機能学習を活用することで、サイムズパラダイムは近年、ハイパフォーマンストラッキングの主要なフレームワークとなっている。 しかし、現在のsiameseトラッカーは複雑なアンカーベースの検出ネットワークに大きく依存するか、あるいは邪魔者に抵抗する能力がない。 本稿では,これらの課題に対処するキーポイント予測ネットワーク(SiamKPN)を提案する。 siamese backbone for features embedded では、siamkpn は粒度から粒度への予測モデリングのためのカスケードヒートマップ戦略の利点がある。 特に、ラベルのヒートマップのカバレッジをカスケードに沿って順次縮小し、緩やかに制限された中間監督を適用することにより、戦略が実現される。 推定では,連続ステージの予測熱マップは徐々に目標に集中し,散逸器に還元される。 SiamKPNは、リアルタイムに実行しながら、TB-100、VOT2018、LaSOT、GOT-10kを含む4つのベンチマークデータセット上で、ビジュアルオブジェクトトラッキングのための最先端のトラッカーに対してうまく機能する。

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