論文の概要: DarkLighter: Light Up the Darkness for UAV Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14389v1
- Date: Fri, 30 Jul 2021 01:37:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-02 12:56:55.497243
- Title: DarkLighter: Light Up the Darkness for UAV Tracking
- Title（参考訳）: DarkLighter:UAV追跡の暗さを明るくする
- Authors: Junjie Ye, Changhong Fu, Guangze Zheng, Ziang Cao, Bowen Li
- Abstract要約: 本研究は低照度画像エンハンサーであるDarkLighterを提案する。
ライトウェイトマップ推定ネットワーク、すなわちME-Netは、照明マップとノイズマップを共同で効率的に推定するために訓練される。
いくつかのSOTAトラッカーで多数のUAVダークトラッキングシーンで実験が行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.901582782711627
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years have witnessed the fast evolution and promising performance of
the convolutional neural network (CNN)-based trackers, which aim at imitating
biological visual systems. However, current CNN-based trackers can hardly
generalize well to low-light scenes that are commonly lacked in the existing
training set. In indistinguishable night scenarios frequently encountered in
unmanned aerial vehicle (UAV) tracking-based applications, the robustness of
the state-of-the-art (SOTA) trackers drops significantly. To facilitate aerial
tracking in the dark through a general fashion, this work proposes a low-light
image enhancer namely DarkLighter, which dedicates to alleviate the impact of
poor illumination and noise iteratively. A lightweight map estimation network,
i.e., ME-Net, is trained to efficiently estimate illumination maps and noise
maps jointly. Experiments are conducted with several SOTA trackers on numerous
UAV dark tracking scenes. Exhaustive evaluations demonstrate the reliability
and universality of DarkLighter, with high efficiency. Moreover, DarkLighter
has further been implemented on a typical UAV system. Real-world tests at night
scenes have verified its practicability and dependability.
- Abstract（参考訳）: 近年、生物の視覚システムを模倣することを目的とした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのトラッカーの急速な進化と将来的な性能を目撃している。
しかし、現在のCNNベースのトラッカーは、既存のトレーニングセットに欠けている低照度シーンに対して、ほとんど一般化できない。
無人航空機(UAV)トラッキングベースのアプリケーションで頻繁に発生する識別不能な夜間シナリオでは、最先端のSOTAトラッカーの堅牢性は著しく低下する。
そこで本研究では,暗いところでの空中追跡を容易にするため,低照度画像エンハンサーdarlighterを提案する。
ライトウェイトマップ推定ネットワーク、すなわちme-netを訓練し、照明マップとノイズマップを共同で効率的に推定する。
いくつかのSOTAトラッカーで多数のUAVダークトラッキングシーンで実験が行われた。
排気評価は、高効率でDarkLighterの信頼性と普遍性を示す。
さらに、DarkLighterは一般的なUAVシステムにも実装されている。
夜間の実際のテストでは、実用性と信頼性が検証されている。
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