論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation for Nighttime Aerial Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10541v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 12:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 16:51:10.896321
• Title: Unsupervised Domain Adaptation for Nighttime Aerial Tracking
• Title（参考訳）: 夜間空中追跡のための教師なし領域適応
• Authors: Junjie Ye, Changhong Fu, Guangze Zheng, Danda Pani Paudel, Guang Chen
• Abstract要約: 本研究は、夜間航空追跡のための新しい教師なしドメイン適応フレームワークを開発する。 ユニークなオブジェクト発見アプローチが提供され、生の夜間追跡ビデオからトレーニングパッチを生成する。 Transformerの昼夜の特徴判別器では、昼夜追跡モデルは夜間追跡のために逆向きに訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.595253191781904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous advances in object tracking mostly reported on favorable illumination circumstances while neglecting performance at nighttime, which significantly impeded the development of related aerial robot applications. This work instead develops a novel unsupervised domain adaptation framework for nighttime aerial tracking (named UDAT). Specifically, a unique object discovery approach is provided to generate training patches from raw nighttime tracking videos. To tackle the domain discrepancy, we employ a Transformer-based bridging layer post to the feature extractor to align image features from both domains. With a Transformer day/night feature discriminator, the daytime tracking model is adversarially trained to track at night. Moreover, we construct a pioneering benchmark namely NAT2021 for unsupervised domain adaptive nighttime tracking, which comprises a test set of 180 manually annotated tracking sequences and a train set of over 276k unlabelled nighttime tracking frames. Exhaustive experiments demonstrate the robustness and domain adaptability of the proposed framework in nighttime aerial tracking. The code and benchmark are available at https://github.com/vision4robotics/UDAT.
• Abstract（参考訳）: 物体追跡のこれまでの進歩は、夜間における性能を無視しながら、照明の良好な状況について報告されていた。 この研究は、夜間航空追跡(UDAT)のための新しい教師なしドメイン適応フレームワークを開発する。 具体的には、夜間追跡ビデオからトレーニングパッチを生成するために、ユニークなオブジェクト発見アプローチが提供される。 ドメインの不一致に対処するために,特徴抽出器にトランスフォーマティブベースのブリッジング層を配置し,両領域の画像特徴を整合させる。 Transformerの昼夜の特徴判別器では、昼夜追跡モデルは夜間追跡のために逆向きに訓練される。 さらに,非教師なし領域適応型夜間追跡のための先駆的ベンチマークであるnat2021を構築し,180個の手動アノテーション付き夜間追跡シーケンスと276k以上の非ラベル夜間追跡フレームからなるテストセットを構築した。 夜間の航空追跡におけるフレームワークの堅牢性とドメイン適応性の実証実験を行った。 コードとベンチマークはhttps://github.com/vision4robotics/UDATで公開されている。

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