論文の概要: Global Tracking via Ensemble of Local Trackers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16092v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 06:44:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 15:04:15.474315
• Title: Global Tracking via Ensemble of Local Trackers
• Title（参考訳）: 地域トラッカーの集合によるグローバルな追跡
• Authors: Zikun Zhou, Jianqiu Chen, Wenjie Pei, Kaige Mao, Hongpeng Wang, Zhenyu He
• Abstract要約: 既存の長期追跡手法は2つの典型的な戦略に従う。 両戦略の利点は、時間的文脈を利用して、グローバルな視点でターゲットを追跡することである。 我々の手法は最先端のアルゴリズムに対して好適に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.010150696810316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The crux of long-term tracking lies in the difficulty of tracking the target with discontinuous moving caused by out-of-view or occlusion. Existing long-term tracking methods follow two typical strategies. The first strategy employs a local tracker to perform smooth tracking and uses another re-detector to detect the target when the target is lost. While it can exploit the temporal context like historical appearances and locations of the target, a potential limitation of such strategy is that the local tracker tends to misidentify a nearby distractor as the target instead of activating the re-detector when the real target is out of view. The other long-term tracking strategy tracks the target in the entire image globally instead of local tracking based on the previous tracking results. Unfortunately, such global tracking strategy cannot leverage the temporal context effectively. In this work, we combine the advantages of both strategies: tracking the target in a global view while exploiting the temporal context. Specifically, we perform global tracking via ensemble of local trackers spreading the full image. The smooth moving of the target can be handled steadily by one local tracker. When the local tracker accidentally loses the target due to suddenly discontinuous moving, another local tracker close to the target is then activated and can readily take over the tracking to locate the target. While the activated local tracker performs tracking locally by leveraging the temporal context, the ensemble of local trackers renders our model the global view for tracking. Extensive experiments on six datasets demonstrate that our method performs favorably against state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 長期追跡の頂点は、視界外や閉塞によって生じる不連続な動きで目標を追跡することの困難さにある。 既存の長期追跡手法は2つの典型的な戦略に従う。 第1の戦略は、スムーズな追跡を行うためにローカルトラッカーを使用し、ターゲットが失われたときにターゲットを検出するために別の再検出器を使用する。 歴史的外観や目標の位置のような時間的文脈を活用できるが、そのような戦略の潜在的な制限は、実際の目標が見えないときにリ検出器を活性化する代わりに、局所的なトラッカーがそのターゲットを誤識別する傾向があることである。 その他の長期的な追跡戦略は、以前の追跡結果に基づくローカルトラッキングではなく、画像全体のターゲットをグローバルに追跡する。 残念ながら、このようなグローバルな追跡戦略は、時間的文脈を効果的に活用できない。 本研究では,時間的文脈を利用して,グローバルな視点でターゲットを追跡するという,両方の戦略の利点を組み合わせる。 具体的には、全画像を広めるローカルトラッカのアンサンブルを通じて、グローバルトラッキングを行う。 ターゲットの滑らかな移動を1つのローカルトラッカーで着実に処理することができる。 突然の不連続な動きによってローカルトラッカーが誤ってターゲットを失うと、ターゲットに近い別のローカルトラッカーが起動され、ターゲットを見つけるために簡単にトラッキングを乗っ取ることができる。 アクティベートされたローカルトラッカーは、時間的文脈を利用してローカルでトラッキングを行うが、ローカルトラッカーのアンサンブルは、追跡のためのグローバルビューとして我々のモデルをレンダリングする。 6つのデータセットに関する広範囲な実験により,本手法が最先端アルゴリズムに対して有利に動作することを示した。

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