論文の概要: Visual Object Tracking with Discriminative Filters and Siamese Networks:
A Survey and Outlook
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02838v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 07:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-08 05:01:01.090540
- Title: Visual Object Tracking with Discriminative Filters and Siamese Networks:
A Survey and Outlook
- Title（参考訳）: 識別フィルタとシャムネットワークを用いた視覚物体追跡:調査と展望
- Authors: Sajid Javed, Martin Danelljan, Fahad Shahbaz Khan, Muhammad Haris
Khan, Michael Felsberg, and Jiri Matas
- Abstract要約: 識別相関フィルタ (DCF) とディープシームズネットワーク (SN) が支配的な追跡パラダイムとして出現している。
本調査では,9つのトラッキングベンチマークの結果に基づいて,90以上のDCFとSiameseトラッカーの体系的,徹底的なレビューを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.27199633649991
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Accurate and robust visual object tracking is one of the most challenging and
fundamental computer vision problems. It entails estimating the trajectory of
the target in an image sequence, given only its initial location, and
segmentation, or its rough approximation in the form of a bounding box.
Discriminative Correlation Filters (DCFs) and deep Siamese Networks (SNs) have
emerged as dominating tracking paradigms, which have led to significant
progress. Following the rapid evolution of visual object tracking in the last
decade, this survey presents a systematic and thorough review of more than 90
DCFs and Siamese trackers, based on results in nine tracking benchmarks. First,
we present the background theory of both the DCF and Siamese tracking core
formulations. Then, we distinguish and comprehensively review the shared as
well as specific open research challenges in both these tracking paradigms.
Furthermore, we thoroughly analyze the performance of DCF and Siamese trackers
on nine benchmarks, covering different experimental aspects of visual tracking:
datasets, evaluation metrics, performance, and speed comparisons. We finish the
survey by presenting recommendations and suggestions for distinguished open
challenges based on our analysis.
- Abstract（参考訳）: 正確で堅牢な視覚オブジェクト追跡は、最も困難で基本的なコンピュータビジョン問題の一つである。
それは、その初期位置とセグメンテーション、または境界ボックスの形での粗い近似のみを与えられた画像シーケンスにおける目標の軌跡の推定を伴う。
識別相関フィルタ (DCFs) とディープシームズネットワーク (SNs) が支配的な追跡パラダイムとして出現し, 顕著な進歩をもたらした。
過去10年間のビジュアルオブジェクト追跡の急速な進化に続いて、この調査は9つのトラッキングベンチマークの結果に基づいて、90以上のDCFとシームズトラッカーの体系的かつ徹底的なレビューを行う。
まず,dcf および siamese tracking core formula の背景理論について述べる。
そして,これら2つの追跡パラダイムにおいて,共有と具体的なオープンリサーチの課題を区別し,総合的にレビューする。
さらに,dcf と siamese トラッカーの性能を9つのベンチマークで徹底的に解析し,ビジュアルトラッキングの実験的な側面(データセット,評価指標,パフォーマンス,速度比較)をカバーした。
我々は,分析に基づいて,優れたオープン課題に対する推奨事項と提案を提示し,調査を終了する。
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