論文の概要: Is First Person Vision Challenging for Object Tracking?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12263v2
• Date: Fri, 24 Sep 2021 15:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 13:37:38.077960
• Title: Is First Person Vision Challenging for Object Tracking?
• Title（参考訳）: 初対人視力は物体追跡にかかわるか?
• Authors: Matteo Dunnhofer, Antonino Furnari, Giovanni Maria Farinella, Christian Micheloni
• Abstract要約: 第一人物視(FPV)における物体追跡に関する最初の体系的研究の要約を提供する。 本研究は,近年のFPVトラッカーとベースライントラッカーの性能を,異なる側面から広く分析する。 以上の結果から, 追尾作業の便宜を図るため, この問題により多くの研究努力が注がれることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.62651949312872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding human-object interactions is fundamental in First Person Vision (FPV). Tracking algorithms which follow the objects manipulated by the camera wearer can provide useful cues to effectively model such interactions. Despite a few previous attempts to exploit trackers in FPV applications, a methodical analysis of the performance of state-of-the-art visual trackers in this domain is still missing. In this short paper, we provide a recap of the first systematic study of object tracking in FPV. Our work extensively analyses the performance of recent and baseline FPV trackers with respect to different aspects. This is achieved through TREK-150, a novel benchmark dataset composed of 150 densely annotated video sequences. The results suggest that more research efforts should be devoted to this problem so that tracking could benefit FPV tasks. The full version of this paper is available at arXiv:2108.13665.
• Abstract（参考訳）: 人間と物体の相互作用を理解することは、第一人物ビジョン(FPV)の基本である。 カメラ装着者が操作する物体を追跡する追跡アルゴリズムは、そのような相互作用を効果的にモデル化するための有用な手がかりを提供することができる。 FPVアプリケーションでトラッカーを活用しようとする以前の試みにもかかわらず、この領域における最先端のビジュアルトラッカーの性能の方法論的分析はいまだに欠落している。 本稿では,FPVにおける物体追跡に関する最初の体系的な研究を要約する。 本研究は,近年のFPVトラッカーとベースライントラッカーの性能を,異なる側面から広く分析する。 これは150の密注釈付きビデオシーケンスからなる新しいベンチマークデータセットであるtrek-150によって実現されている。 結果は、追跡がfpvタスクに利益をもたらすよう、この問題により多くの研究努力を捧げるべきであることを示唆している。 本論文のフルバージョンはarxiv:2108.13665で利用可能である。

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