論文の概要: Predictive Visual Tracking: A New Benchmark and Baseline Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04508v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 01:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 22:57:02.291264
• Title: Predictive Visual Tracking: A New Benchmark and Baseline Approach
• Title（参考訳）: 予測的ビジュアルトラッキング:新しいベンチマークとベースラインアプローチ
• Authors: Bowen Li, Yiming Li, Junjie Ye, Changhong Fu, and Hang Zhao
• Abstract要約: 実世界のシナリオでは、画像ストリームのオンボード処理時間が必然的に追跡結果と実世界の状態との間に不一致をもたらす。 既存のビジュアルトラッキングベンチマークは、一般的にトラッカーをオフラインで実行し、評価においてそのような遅延を無視する。 本研究は,より現実的な遅延認識トラッキング問題に対処することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.87099869398515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a crucial robotic perception capability, visual tracking has been intensively studied recently. In the real-world scenarios, the onboard processing time of the image streams inevitably leads to a discrepancy between the tracking results and the real-world states. However, existing visual tracking benchmarks commonly run the trackers offline and ignore such latency in the evaluation. In this work, we aim to deal with a more realistic problem of latency-aware tracking. The state-of-the-art trackers are evaluated in the aerial scenarios with new metrics jointly assessing the tracking accuracy and efficiency. Moreover, a new predictive visual tracking baseline is developed to compensate for the latency stemming from the onboard computation. Our latency-aware benchmark can provide a more realistic evaluation of the trackers for the robotic applications. Besides, exhaustive experiments have proven the effectiveness of the proposed predictive visual tracking baseline approach.
• Abstract（参考訳）: ロボットの知覚能力として、視覚追跡は近年集中的に研究されている。 実世界のシナリオでは、画像ストリームのオンボード処理時間が必然的に追跡結果と実世界の状態との間に不一致をもたらす。 しかし、既存のビジュアルトラッキングベンチマークは、一般的にトラッカーをオフラインで実行し、評価においてそのような遅延を無視する。 本研究は,より現実的な遅延認識トラッキング問題に対処することを目的としている。 最新のトラッカーは、航空シナリオで評価され、追跡精度と効率を共同で評価します。 さらに、オンボード計算によるレイテンシを補償するために、新たな予測ビジュアルトラッキングベースラインを開発した。 当社の遅延認識ベンチマークは、ロボットアプリケーション用のトラッカーのより現実的な評価を提供することができます。 さらに,提案手法の有効性を徹底的に検証する実験を行った。

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