論文の概要: Pyramid Correlation based Deep Hough Voting for Visual Object Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07994v1
- Date: Fri, 15 Oct 2021 10:37:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-18 22:13:59.720114
- Title: Pyramid Correlation based Deep Hough Voting for Visual Object Tracking
- Title（参考訳）: 視覚物体追跡のためのピラミッド相関に基づくディープハフ投票
- Authors: Ying Wang and Tingfa Xu and Jianan Li and Shenwang Jiang and Junjie
Chen
- Abstract要約: 我々は、ピラミド相関に基づくDeep Hough Voting(PCDHV用ショート)という、投票に基づく分類専用追跡アルゴリズムを提案する。
具体的には、埋め込み特徴に微細な局所構造と大域的空間的文脈を持たせるために、ピラミド相関モジュールを革新的に構築する。
精巧に設計されたDeep Hough Votingモジュールがさらに引き継ぎ、ピクセルの長距離依存を隅々まで知覚する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.080776515556686
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Most of the existing Siamese-based trackers treat tracking problem as a
parallel task of classification and regression. However, some studies show that
the sibling head structure could lead to suboptimal solutions during the
network training. Through experiments we find that, without regression, the
performance could be equally promising as long as we delicately design the
network to suit the training objective. We introduce a novel voting-based
classification-only tracking algorithm named Pyramid Correlation based Deep
Hough Voting (short for PCDHV), to jointly locate the top-left and bottom-right
corners of the target. Specifically we innovatively construct a Pyramid
Correlation module to equip the embedded feature with fine-grained local
structures and global spatial contexts; The elaborately designed Deep Hough
Voting module further take over, integrating long-range dependencies of pixels
to perceive corners; In addition, the prevalent discretization gap is simply
yet effectively alleviated by increasing the spatial resolution of the feature
maps while exploiting channel-space relationships. The algorithm is general,
robust and simple. We demonstrate the effectiveness of the module through a
series of ablation experiments. Without bells and whistles, our tracker
achieves better or comparable performance to the SOTA algorithms on three
challenging benchmarks (TrackingNet, GOT-10k and LaSOT) while running at a
real-time speed of 80 FPS. Codes and models will be released.
- Abstract（参考訳）: 既存のシームズベースのトラッカーのほとんどは、追跡問題を分類と回帰の並列タスクとして扱う。
しかし、いくつかの研究は、兄弟姉妹の頭部構造がネットワークトレーニング中に最適でない解につながる可能性を示唆している。
実験を通じて、回帰がなければ、トレーニング目的に合うようにネットワークを微妙に設計する限り、パフォーマンスは同等に期待できることがわかった。
対象の左上隅と右下隅を共同で特定する, ピラミッド相関型ディープハフ投票(pcdhvの略)という, 新たな投票ベース分類専用追跡アルゴリズムを提案する。
具体的には,細粒度の局所構造と大域的空間的文脈を組み込んだピラミッド相関モジュールを革新的に構築し,さらに精巧に設計されたディープハフ投票モジュールを継承し,画素の長距離依存性を知覚コーナーに統合する。
アルゴリズムは汎用的で堅牢でシンプルである。
本モジュールの有効性を一連のアブレーション実験により実証する。
我々のトラッカーは、80FPSのリアルタイム速度で実行しながら、TrackingNet、GOT-10k、LaSOTの3つの挑戦的なベンチマークでSOTAアルゴリズムよりも優れた、あるいは同等のパフォーマンスを達成する。
コードとモデルがリリースされます。
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