論文の概要: WebUAV-3M: A Benchmark Unveiling the Power of Million-Scale Deep UAV
Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07425v1
- Date: Wed, 19 Jan 2022 05:39:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-20 21:59:49.986300
- Title: WebUAV-3M: A Benchmark Unveiling the Power of Million-Scale Deep UAV
Tracking
- Title(参考訳): WebUAV-3M: 数百万ものUAV追跡のパワーを示すベンチマーク
- Authors: Chunhui Zhang, Guanjie Huang, Li Liu, Shan Huang, Yinan Yang, Yuxuan
Zhang, Xiang Wan, Shiming Ge
- Abstract要約: WebUAV-3Mは100万スケールの無人航空機(UAV)追跡ベンチマークである。
われわれは、インターネットから3Mフレーム以上の4,485本のビデオを集めている。
WebUAV-3Mは、公的なUAV追跡ベンチマークとしては最大である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.83427270297245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we contribute a new million-scale Unmanned Aerial Vehicle (UAV)
tracking benchmark, called WebUAV-3M. Firstly, we collect 4,485 videos with
more than 3M frames from the Internet. Then, an efficient and scalable
Semi-Automatic Target Annotation (SATA) pipeline is devised to label the
tremendous WebUAV-3M in every frame. To the best of our knowledge, the densely
bounding box annotated WebUAV-3M is by far the largest public UAV tracking
benchmark. We expect to pave the way for the follow-up study in the UAV
tracking by establishing a million-scale annotated benchmark covering a wide
range of target categories. Moreover, considering the close connections among
visual appearance, natural language and audio, we enrich WebUAV-3M by providing
natural language specification and audio description, encouraging the
exploration of natural language features and audio cues for UAV tracking.
Equipped with this benchmark, we delve into million-scale deep UAV tracking
problems, aiming to provide the community with a dedicated large-scale
benchmark for training deep UAV trackers and evaluating UAV tracking
approaches. Extensive experiments on WebUAV-3M demonstrate that there is still
a big room for robust deep UAV tracking improvements. The dataset, toolkits and
baseline results will be available at
\url{https://github.com/983632847/WebUAV-3M}.
- Abstract(参考訳): 本研究は,WebUAV-3M(Unmanned Aerial Vehicle (UAV)) と呼ばれる新しい100万台の無人航空機の追跡ベンチマークに貢献する。
まず、インターネットから3Mフレーム以上の4,485本のビデオを収集します。
次に,SATA(Semi-Automatic Target Annotation)パイプラインを設計し,各フレームに巨大なWebUAV-3Mをラベル付けする。
我々の知る限りでは、密接なバウンディングボックスのWebUAV-3Mは、UAV追跡ベンチマークで最大のものである。
幅広い対象カテゴリをカバーする100万規模のアノテートベンチマークを確立することで、UAV追跡におけるフォローアップ研究の道を開くことを期待する。
さらに,視覚的外観,自然言語,音声の密接な関係を考慮し,自然言語仕様と音声記述を提供することでWebUAV-3Mを充実させ,UAV追跡のための自然言語特徴と音声の探索を奨励する。
このベンチマークと合わせて、100万件のUAV追跡問題を掘り下げ、深いUAVトラッカーをトレーニングし、UAV追跡アプローチを評価するための大規模なベンチマークをコミュニティに提供することを目的としています。
WebUAV-3Mの大規模な実験は、依然として強力なUAV追跡の改善の余地があることを実証している。
データセット、ツールキット、ベースラインの結果は \url{https://github.com/983632847/webuav-3m} で入手できる。
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