論文の概要: Siamese Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicle: A Review and
Comprehensive Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04281v1
- Date: Mon, 9 May 2022 13:53:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 16:23:13.635185
- Title: Siamese Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicle: A Review and
Comprehensive Analysis
- Title（参考訳）: 無人航空機のシームズ物体追跡 : レビューと総合解析
- Authors: Changhong Fu, Kunhan Lu, Guangze Zheng, Junjie Ye, Ziang Cao, and
Bowen Li
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)による視覚的物体追跡は幅広い応用を可能にしている。
シームズネットワークは、精度、堅牢性、スピードの有望なバランスを保ちながら、視覚的オブジェクト追跡に光を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.10348491862546
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unmanned aerial vehicle (UAV)-based visual object tracking has enabled a wide
range of applications and attracted increasing attention in the field of remote
sensing because of its versatility and effectiveness. As a new force in the
revolutionary trend of deep learning, Siamese networks shine in visual object
tracking with their promising balance of accuracy, robustness, and speed.
Thanks to the development of embedded processors and the gradual optimization
of deep neural networks, Siamese trackers receive extensive research and
realize preliminary combinations with UAVs. However, due to the UAV's limited
onboard computational resources and the complex real-world circumstances,
aerial tracking with Siamese networks still faces severe obstacles in many
aspects. To further explore the deployment of Siamese networks in UAV tracking,
this work presents a comprehensive review of leading-edge Siamese trackers,
along with an exhaustive UAV-specific analysis based on the evaluation using a
typical UAV onboard processor. Then, the onboard tests are conducted to
validate the feasibility and efficacy of representative Siamese trackers in
real-world UAV deployment. Furthermore, to better promote the development of
the tracking community, this work analyzes the limitations of existing Siamese
trackers and conducts additional experiments represented by low-illumination
evaluations. In the end, prospects for the development of Siamese UAV tracking
in the remote sensing field are discussed. The unified framework of
leading-edge Siamese trackers, i.e., code library, and the results of their
experimental evaluations are available at
https://github.com/vision4robotics/SiameseTracking4UAV .
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)による視覚的物体追跡は幅広い応用を可能にしており、その汎用性と有効性からリモートセンシングの分野で注目を集めている。
ディープラーニングの革命的なトレンドの新たな力として、Siameseのネットワークは、正確性、堅牢性、スピードの有望なバランスで、視覚オブジェクトの追跡に力を入れている。
組み込みプロセッサの開発とディープニューラルネットワークの段階的な最適化により、シームズトラッカーは広範な研究を受け、UAVとの予備的な組み合わせを実現する。
しかし、UAVの計算資源の制限と複雑な実世界の状況のため、シームズネットワークによる航空追跡は多くの面で深刻な障害に直面している。
UAV追跡におけるシームズネットワークの展開について、本研究は、一般的なUAV搭載プロセッサを用いた評価に基づく、徹底的なUAV固有の分析とともに、先進的なシームズトラッカーの包括的なレビューを示す。
次に,実世界のUAV展開における代表的なシームズトラッカーの有効性と有効性を検証するために,搭載試験を行った。
さらに, 追跡コミュニティの発展を促進するため, 既存のシアムトラッカーの限界を分析し, 低照度評価による追加実験を行った。
最後に, リモートセンシング分野におけるsiamese uav追跡の開発に向けた展望について述べる。
先進的なSiameseトラッカーの統一フレームワーク、すなわちコードライブラリと実験的な評価の結果はhttps://github.com/vision4robotics/SiameseTracking4UAVで公開されている。
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