論文の概要: Transforming Model Prediction for Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11192v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 17:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 17:22:21.711351
• Title: Transforming Model Prediction for Tracking
• Title（参考訳）: 追跡のための変換モデル予測
• Authors: Christoph Mayer, Martin Danelljan, Goutam Bhat, Matthieu Paul, Danda Pani Paudel, Fisher Yu, Luc Van Gool
• Abstract要約: トランスフォーマーは、誘導バイアスの少ないグローバルな関係を捉え、より強力なターゲットモデルの予測を学ぶことができる。 提案したトラッカーをエンドツーエンドにトレーニングし、複数のトラッカーデータセットに関する総合的な実験を行うことで、その性能を検証する。 我々のトラッカーは3つのベンチマークで新しい技術状態を設定し、挑戦的なLaSOTデータセットで68.5%のAUCを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.08417327309937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimization based tracking methods have been widely successful by integrating a target model prediction module, providing effective global reasoning by minimizing an objective function. While this inductive bias integrates valuable domain knowledge, it limits the expressivity of the tracking network. In this work, we therefore propose a tracker architecture employing a Transformer-based model prediction module. Transformers capture global relations with little inductive bias, allowing it to learn the prediction of more powerful target models. We further extend the model predictor to estimate a second set of weights that are applied for accurate bounding box regression. The resulting tracker relies on training and on test frame information in order to predict all weights transductively. We train the proposed tracker end-to-end and validate its performance by conducting comprehensive experiments on multiple tracking datasets. Our tracker sets a new state of the art on three benchmarks, achieving an AUC of 68.5% on the challenging LaSOT dataset.
• Abstract（参考訳）: 目標モデル予測モジュールを統合することで、最適化ベースの追跡手法が広く成功し、目的関数を最小化することで効果的なグローバル推論を提供する。 この帰納バイアスは貴重なドメイン知識を統合するが、トラッキングネットワークの表現性を制限する。 そこで本研究では,トランスフォーマティブモデル予測モジュールを用いたトラッカアーキテクチャを提案する。 トランスフォーマーは、誘導バイアスの少ないグローバルな関係を捉え、より強力なターゲットモデルの予測を学ぶことができる。 さらに、モデル予測器を拡張して、正確な境界ボックス回帰に適用される第2の重みを推定する。 結果として得られたトラッカーは、全ての重量をトランスダクティブに予測するために、トレーニングとテストフレーム情報に依存する。 提案するトラッカをエンドツーエンドでトレーニングし,複数の追跡データセットに対して包括的な実験を行い,その性能を検証する。 我々のトラッカーは3つのベンチマークで新しい技術状態を設定し、挑戦的なLaSOTデータセットで68.5%のAUCを達成した。

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