論文の概要: All-Day Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08446v2
• Date: Sun, 24 Jan 2021 13:05:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 21:46:47.617280
• Title: All-Day Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicle
• Title（参考訳）: 無人航空機のオールデイ物体追跡
• Authors: Bowen Li, Changhong Fu, Fangqiang Ding, Junjie Ye, Fuling Lin
• Abstract要約: 本研究は,照明適応とアンチダーク機能を備えた新しい相関フィルタベースのトラッカー,adtrackを提案する。 ADTrackは画像照度情報を利用して、与えられた光条件へのモデルの適応性を実現する。 この作業はまた、UAVの夜間追跡ベンチマークであるUAVDark135を構築し、125k以上の手動アノテートフレームで構成された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.10142725484355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual object tracking, which is representing a major interest in image processing field, has facilitated numerous real world applications. Among them, equipping unmanned aerial vehicle (UAV) with real time robust visual trackers for all day aerial maneuver, is currently attracting incremental attention and has remarkably broadened the scope of applications of object tracking. However, prior tracking methods have merely focused on robust tracking in the well-illuminated scenes, while ignoring trackers' capabilities to be deployed in the dark. In darkness, the conditions can be more complex and harsh, easily posing inferior robust tracking or even tracking failure. To this end, this work proposed a novel discriminative correlation filter based tracker with illumination adaptive and anti dark capability, namely ADTrack. ADTrack firstly exploits image illuminance information to enable adaptability of the model to the given light condition. Then, by virtue of an efficient and effective image enhancer, ADTrack carries out image pretreatment, where a target aware mask is generated. Benefiting from the mask, ADTrack aims to solve a dual regression problem where dual filters, i.e., the context filter and target focused filter, are trained with mutual constraint. Thus ADTrack is able to maintain continuously favorable performance in all-day conditions. Besides, this work also constructed one UAV nighttime tracking benchmark UAVDark135, comprising of more than 125k manually annotated frames, which is also very first UAV nighttime tracking benchmark. Exhaustive experiments are extended on authoritative daytime benchmarks, i.e., UAV123 10fps, DTB70, and the newly built dark benchmark UAVDark135, which have validated the superiority of ADTrack in both bright and dark conditions on a single CPU.
• Abstract（参考訳）: 画像処理分野に大きな関心を寄せているビジュアルオブジェクトトラッキングは、多くの現実世界のアプリケーションに役立っている。 そのうちの1つは、無人航空機(UAV)にリアルタイムの堅牢なビジュアルトラッカーを1日中搭載し、現在徐々に注目を集めており、物体追跡の適用範囲を大きく広げている。 しかし、先行追跡手法は、照らされたシーンにおけるロバストなトラッキングにのみ焦点を合わせ、暗闇の中でのトラッカーの能力を無視している。 暗闇では、状況はより複雑で厳しくなり、ロバストな追跡や障害追跡が容易になる。 そこで本研究では,照度適応とアンチダーク能力を備えた新しい識別相関フィルタに基づくトラッカー,すなわちADTrackを提案する。 ADTrackはまず画像照度情報を利用して、与えられた光条件へのモデルの適応性を実現する。 そして、効率的かつ効果的な画像強調器により、ターゲット認識マスクが生成される画像前処理を行う。 ADTrackはマスクの利点を生かして、コンテキストフィルタとターゲット集中フィルタを相互制約でトレーニングする二重回帰問題を解くことを目的としている。 したがって、ADTrackは一日中、継続的なパフォーマンスを維持することができる。 この研究は、UAVの夜間追跡ベンチマークであるUAVDark135も構築し、125k以上の手動アノテートフレームで構成された。 露光実験は、UAV123 10fps、DTB70、新しく作られた暗黒ベンチマークUAVDark135で拡張され、単一のCPU上での明るさと暗黒条件の両方でADTrackの優位性を検証した。

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