論文の概要: Motion Prediction in Visual Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01120v1
• Date: Wed, 1 Jul 2020 04:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 23:48:09.325137
• Title: Motion Prediction in Visual Object Tracking
• Title（参考訳）: 視覚物体追跡における運動予測
• Authors: Jianren Wang, Yihui He
• Abstract要約: オフザシェルフ物体検出器を用いてインスタンス境界ボックスを得る。 状態推定にはカメラモーション分離とカルマンフィルタの組み合わせを用いる。 提案手法は,VOT-2016のEAOを0.472から0.505に改善し,VOT-2018の0.410から0.431に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.894104422808242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual object tracking (VOT) is an essential component for many applications, such as autonomous driving or assistive robotics. However, recent works tend to develop accurate systems based on more computationally expensive feature extractors for better instance matching. In contrast, this work addresses the importance of motion prediction in VOT. We use an off-the-shelf object detector to obtain instance bounding boxes. Then, a combination of camera motion decouple and Kalman filter is used for state estimation. Although our baseline system is a straightforward combination of standard methods, we obtain state-of-the-art results. Our method establishes new state-of-the-art performance on VOT (VOT-2016 and VOT-2018). Our proposed method improves the EAO on VOT-2016 from 0.472 of prior art to 0.505, from 0.410 to 0.431 on VOT-2018. To show the generalizability, we also test our method on video object segmentation (VOS: DAVIS-2016 and DAVIS-2017) and observe consistent improvement.
• Abstract（参考訳）: 視覚オブジェクトトラッキング(VOT)は、自律運転や補助ロボットなど、多くのアプリケーションにとって不可欠なコンポーネントである。 しかし、最近の研究は、より計算コストの高い特徴抽出器に基づく正確なシステムを開発する傾向がある。 対照的に、この研究はVOTにおける動き予測の重要性に対処する。 既製の物体検出器を用いて,インスタンス境界ボックスを得る。 次に、状態推定にカメラモーション分離とカルマンフィルタの組み合わせを用いる。 我々のベースラインシステムは標準手法の直接的な組み合わせであるが、最先端の結果が得られる。 提案手法は,VOT(VOT-2016およびVOT-2018)上での最先端性能を確立する。 提案手法は,VOT-2016のEAOを0.472から0.505に改善し,VOT-2018の0.410から0.431に改善する。 一般化可能性を示すために,ビデオオブジェクトのセグメンテーション(VOS: DAVIS-2016, DAVIS-2017)についても検証し,一貫した改善を観察する。

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