論文の概要: Towards Robust Visual Tracking for Unmanned Aerial Vehicle with Tri-Attentional Correlation Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00528v2
• Date: Sun, 30 Aug 2020 13:39:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 19:56:33.952922
• Title: Towards Robust Visual Tracking for Unmanned Aerial Vehicle with Tri-Attentional Correlation Filters
• Title（参考訳）: tri-attentional correlation filterを用いた無人航空機のロバスト視覚追跡
• Authors: Yujie He, Changhong Fu, Fuling Lin, Yiming Li, Peng Lu
• Abstract要約: マルチレベルの視覚的注意を生かした新しいオブジェクト追跡フレームワークを提案する。 提案トラッカーは,UAVタスクにおける高い運用効率を維持しつつ,困難な要因に対する堅牢な相関力を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.831557268085234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object tracking has been broadly applied in unmanned aerial vehicle (UAV) tasks in recent years. However, existing algorithms still face difficulties such as partial occlusion, clutter background, and other challenging visual factors. Inspired by the cutting-edge attention mechanisms, a novel object tracking framework is proposed to leverage multi-level visual attention. Three primary attention, i.e., contextual attention, dimensional attention, and spatiotemporal attention, are integrated into the training and detection stages of correlation filter-based tracking pipeline. Therefore, the proposed tracker is equipped with robust discriminative power against challenging factors while maintaining high operational efficiency in UAV scenarios. Quantitative and qualitative experiments on two well-known benchmarks with 173 challenging UAV video sequences demonstrate the effectiveness of the proposed framework. The proposed tracking algorithm favorably outperforms 12 state-of-the-art methods, yielding 4.8% relative gain in UAVDT and 8.2% relative gain in UAV123@10fps against the baseline tracker while operating at the speed of $\sim$ 28 frames per second.
• Abstract（参考訳）: 近年,無人航空機(UAV)の作業に物体追跡が広く応用されている。 しかし、既存のアルゴリズムは部分閉塞、乱雑な背景、その他の困難な視覚的要因などの困難に直面している。 最先端の注意機構にインスパイアされた新しい物体追跡フレームワークが提案されている。 相関フィルタに基づくトラッキングパイプラインのトレーニングおよび検出段階には,3つの主要な注意,すなわち文脈的注意,次元的注意,時空間的注意が組み込まれている。 したがって,提案トラッカーは,UAVシナリオにおいて高い運用効率を維持しつつ,困難な要因に対して堅牢な識別力を備えている。 173個のUAVビデオシーケンスを用いた2つのよく知られたベンチマークの定量および定性実験により,提案手法の有効性が示された。 提案した追跡アルゴリズムは、12の最先端手法を好適に上回り、UAVDTでは4.8%、UAV123@10fpsでは8.2%、ベースライントラッカーでは28フレーム/秒の速度で動作している。

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