論文の概要: FEAR: Fast, Efficient, Accurate and Robust Visual Tracker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07957v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 08:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 14:40:03.734641
• Title: FEAR: Fast, Efficient, Accurate and Robust Visual Tracker
• Title（参考訳）: FEAR: 高速、効率的、高精度、ロバストなビジュアルトラッカー
• Authors: Vasyl Borsuk, Roman Vei, Orest Kupyn, Tetiana Martyniuk, Igor Krashenyi, Ji\v{r}i Matas
• Abstract要約: 私たちは、新しい、高速で、効率的で、正確で、堅牢なシームズ・ビジュアル・トラッカーであるFEARを紹介します。 FEAR-XSトラッカーは、LightTrack [62]より2.4倍小さく、4.3倍高速で精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.544539499281093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present FEAR, a novel, fast, efficient, accurate, and robust Siamese visual tracker. We introduce an architecture block for object model adaption, called dual-template representation, and a pixel-wise fusion block to achieve extra flexibility and efficiency of the model. The dual-template module incorporates temporal information with only a single learnable parameter, while the pixel-wise fusion block encodes more discriminative features with fewer parameters compared to standard correlation modules. By plugging-in sophisticated backbones with the novel modules, FEAR-M and FEAR-L trackers surpass most Siamesetrackers on several academic benchmarks in both accuracy and efficiencies. Employed with the lightweight backbone, the optimized version FEAR-XS offers more than 10 times faster tracking than current Siamese trackers while maintaining near state-of-the-art results. FEAR-XS tracker is 2.4x smaller and 4.3x faster than LightTrack [62] with superior accuracy. In addition, we expand the definition of the model efficiency by introducing a benchmark on energy consumption and execution speed. Source code, pre-trained models, and evaluation protocol will be made available upon request
• Abstract（参考訳）: 私たちは、新しい、速く、効率的で、正確で、堅牢なシャムのビジュアルトラッカー、fearを紹介します。 本稿では,デュアルテンプレート表現と呼ばれるオブジェクトモデル適応のためのアーキテクチャブロックと,モデルの柔軟性と効率性を実現する画素間融合ブロックを提案する。 デュアルテンプレートモジュールは、時間情報を単一の学習可能なパラメータでのみ含み、画素ワイド融合ブロックは、標準相関モジュールよりも少ないパラメータでより識別的な特徴を符号化する。 新たなモジュールで洗練されたバックボーンをプラグインすることで、FEAR-MとFEAR-Lトラッカーは、精度と効率の両面でいくつかの学術ベンチマークで多くのシームセトラッカーを上回った。 軽量のバックボーンを採用して最適化されたFEAR-XSでは、現在のシームズトラッカーの10倍以上のトラッキングが可能で、最先端の結果を維持している。 FEAR-XSトラッカーは2.4倍小さく、4.3倍高速で精度が良い。 さらに,エネルギー消費と実行速度のベンチマークを導入することにより,モデル効率の定義を拡大する。 ソースコード、事前訓練されたモデル、評価プロトコルが要求に応じて利用可能になる

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