論文の概要: ProContEXT: Exploring Progressive Context Transformer for Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15511v4
• Date: Thu, 30 Mar 2023 06:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 17:50:45.208767
• Title: ProContEXT: Exploring Progressive Context Transformer for Tracking
• Title（参考訳）: ProContEXT: トラッキングのためのプログレッシブコンテキストトランスフォーマーの探索
• Authors: Jin-Peng Lan, Zhi-Qi Cheng, Jun-Yan He, Chenyang Li, Bin Luo, Xu Bao, Wangmeng Xiang, Yifeng Geng, Xuansong Xie
• Abstract要約: 既存のVisual Object Tracking (VOT)は、テンプレートとして第1フレームのターゲット領域のみを取る。 これにより、フレーム間のオブジェクトの外観の変化を考慮できないため、素早く変化し、混雑するシーンでトラッキングが必然的に失敗する。 私たちはプログレッシブコンテキストでフレームワークを改訂しました。 Transformer Tracker (ProContEXT) は空間的・時間的文脈を利用して物体の動きの軌跡を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.35886416084831
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing Visual Object Tracking (VOT) only takes the target area in the first frame as a template. This causes tracking to inevitably fail in fast-changing and crowded scenes, as it cannot account for changes in object appearance between frames. To this end, we revamped the tracking framework with Progressive Context Encoding Transformer Tracker (ProContEXT), which coherently exploits spatial and temporal contexts to predict object motion trajectories. Specifically, ProContEXT leverages a context-aware self-attention module to encode the spatial and temporal context, refining and updating the multi-scale static and dynamic templates to progressively perform accurately tracking. It explores the complementary between spatial and temporal context, raising a new pathway to multi-context modeling for transformer-based trackers. In addition, ProContEXT revised the token pruning technique to reduce computational complexity. Extensive experiments on popular benchmark datasets such as GOT-10k and TrackingNet demonstrate that the proposed ProContEXT achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 既存のVisual Object Tracking (VOT)は、テンプレートとして第1フレームのターゲット領域のみを取る。 これにより、フレーム間のオブジェクトの外観の変化を考慮できないため、素早く変化し、混雑するシーンでトラッキングが必然的に失敗する。 そこで我々は,プログレッシブ・コンテクスト・エンコーディング・トランスフォーマー(ProContEXT)によるトラッキング・フレームワークを改良し,空間的・時間的コンテキストを利用して物体の動きの軌跡を予測する。 具体的には、procontextはコンテキスト対応のセルフアテンションモジュールを使用して、空間的および時間的コンテキストをエンコードし、マルチスケールの静的および動的テンプレートを改良および更新し、正確なトラッキングを行う。 時間的文脈と時間的文脈の相補性を探求し、トランスフォーマーベースのトラッカーのためのマルチコンテキストモデリングへの新しい経路を提起する。 さらに、ProContEXTは計算複雑性を低減するためにトークンプルーニング手法を改訂した。 GOT-10kやTrackingNetのような一般的なベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、提案されたProContEXTが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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