論文の概要: SiamEvent: Event-based Object Tracking via Edge-aware Similarity Learning with Siamese Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13456v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 03:14:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 01:28:03.721436
• Title: SiamEvent: Event-based Object Tracking via Edge-aware Similarity Learning with Siamese Networks
• Title（参考訳）: SiamEvent: Siamese Networksによるエッジ認識類似性学習によるイベントベースのオブジェクトトラッキング
• Authors: Yujeong Chae, Lin Wang, and Kuk-Jin Yoon
• Abstract要約: イベントカメラは、ピクセルごとの強度変化を認識し、非同期イベントストリームを出力する新しいセンサーである。 エッジ認識類似性学習によるSiamseネットワークを用いたイベントベースのオブジェクト追跡フレームワークSiamEventを提案する。 SiamEventは、現実世界のシーンのベースラインよりも最大15%のパフォーマンス向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.612633726042134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event cameras are novel sensors that perceive the per-pixel intensity changes and output asynchronous event streams, showing lots of advantages over traditional cameras, such as high dynamic range (HDR) and no motion blur. It has been shown that events alone can be used for object tracking by motion compensation or prediction. However, existing methods assume that the target always moves and is the stand-alone object. Moreover, they fail to track the stopped non-independent moving objects on fixed scenes. In this paper, we propose a novel event-based object tracking framework, called SiamEvent, using Siamese networks via edge-aware similarity learning. Importantly, to find the part having the most similar edge structure of target, we propose to correlate the embedded events at two timestamps to compute the target edge similarity. The Siamese network enables tracking arbitrary target edge by finding the part with the highest similarity score. This extends the possibility of event-based object tracking applied not only for the independent stand-alone moving objects, but also for various settings of the camera and scenes. In addition, target edge initialization and edge detector are also proposed to prevent SiamEvent from the drifting problem. Lastly, we built an open dataset including various synthetic and real scenes to train and evaluate SiamEvent. Extensive experiments demonstrate that SiamEvent achieves up to 15% tracking performance enhancement than the baselines on the real-world scenes and more robust tracking performance in the challenging HDR and motion blur conditions.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、ピクセルごとの強度変化を認識し、非同期イベントストリームを出力する新しいセンサーであり、ハイダイナミックレンジ(HDR)やモーションブラーなど、従来のカメラよりも多くの利点がある。 イベントのみを動作補償や予測によってオブジェクト追跡に使用できることが示されている。 しかし、既存のメソッドは、ターゲットは常に動き、スタンドアロンのオブジェクトであると仮定する。 さらに、停止した非独立移動物体を固定シーンで追跡することができない。 本稿では,エッジアウェアな類似性学習によるsiameseネットワークを用いた,新たなイベントベースのオブジェクトトラッキングフレームワークであるsiameventを提案する。 重要なことは、最も類似したエッジ構造を持つ部分を見つけるために、2つのタイムスタンプで組込みイベントを相関付け、ターゲットエッジの類似性を計算することを提案する。 siameseネットワークは、最も類似度の高い部分を見つけることで任意の目標エッジを追跡することができる。 これにより、独立したスタンドアロン移動オブジェクトだけでなく、カメラやシーンのさまざまな設定にもイベントベースのオブジェクトトラッキングが適用できるようになる。 また,SiamEventのドリフト問題を防止するため,ターゲットエッジの初期化とエッジ検出器も提案した。 最後に、SiamEventをトレーニングし、評価するために、さまざまな合成および実シーンを含むオープンデータセットを構築しました。 大規模な実験により、SiamEventは現実世界のシーンのベースラインよりも最大15%のトラッキングパフォーマンス向上を実現し、挑戦的なHDRおよびモーションブラー条件下ではより堅牢なトラッキングパフォーマンスを実現している。

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