論文の概要: Anti-UAV: A Large Multi-Modal Benchmark for UAV Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08466v3
• Date: Mon, 8 Feb 2021 02:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 07:56:10.956605
• Title: Anti-UAV: A Large Multi-Modal Benchmark for UAV Tracking
• Title（参考訳）: Anti-UAV: UAV追跡のための大規模マルチモーダルベンチマーク
• Authors: Nan Jiang, Kuiran Wang, Xiaoke Peng, Xuehui Yu, Qiang Wang, Junliang Xing, Guorong Li, Jian Zhao, Guodong Guo, Zhenjun Han
• Abstract要約: Unmanned Aerial Vehicle (UAV)は、商業とレクリエーションの両方に多くの応用を提供している。 我々は、UAVを追跡し、位置や軌道などの豊富な情報を提供するという課題を考察する。 300以上のビデオペアが580k以上の手動で注釈付きバウンディングボックスを含むデータセット、Anti-UAVを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.06167734555191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicle (UAV) offers lots of applications in both commerce and recreation. With this, monitoring the operation status of UAVs is crucially important. In this work, we consider the task of tracking UAVs, providing rich information such as location and trajectory. To facilitate research on this topic, we propose a dataset, Anti-UAV, with more than 300 video pairs containing over 580k manually annotated bounding boxes. The releasing of such a large-scale dataset could be a useful initial step in research of tracking UAVs. Furthermore, the advancement of addressing research challenges in Anti-UAV can help the design of anti-UAV systems, leading to better surveillance of UAVs. Besides, a novel approach named dual-flow semantic consistency (DFSC) is proposed for UAV tracking. Modulated by the semantic flow across video sequences, the tracker learns more robust class-level semantic information and obtains more discriminative instance-level features. Experimental results demonstrate that Anti-UAV is very challenging, and the proposed method can effectively improve the tracker's performance. The Anti-UAV benchmark and the code of the proposed approach will be publicly available at https://github.com/ucas-vg/Anti-UAV.
• Abstract（参考訳）: Unmanned Aerial Vehicle (UAV)は、商業とレクリエーションの両方に多くの応用を提供している。 これにより、UAVの運用状況を監視することが極めて重要である。 本研究では,UAVの追跡作業について考察し,位置や軌道などの豊富な情報を提供する。 そこで本研究では,300以上のビデオペアが手作業で580k以上のラベル付きバウンディングボックスを含むデータセットであるanti-uavを提案する。 このような大規模なデータセットのリリースは、UAVを追跡する研究における有用な最初のステップになる可能性がある。 さらに、アンチUAVにおける研究課題への対処の進歩は、アンチUAVシステムの設計に寄与し、UAVのより優れた監視につながる。 さらに,UAV追跡のための二流セマンティック一貫性(DFSC)という新しい手法を提案する。 ビデオシーケンス間のセマンティクスフローによって変調され、トラッカーはより堅牢なクラスレベルのセマンティクス情報を学び、より識別的なインスタンスレベルの特徴を得る。 実験の結果,uav対策は非常に困難であり,提案手法はトラッカの性能を効果的に向上できることがわかった。 Anti-UAVベンチマークと提案されたアプローチのコードはhttps://github.com/ucas-vg/Anti-UAVで公開される。

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