論文の概要: Tracking through Containers and Occluders in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03052v1
• Date: Thu, 4 May 2023 17:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 14:20:43.113861
• Title: Tracking through Containers and Occluders in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における容器・咬合器の追跡
• Authors: Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Simon Stent, Jie Li, Carl Vondrick
• Abstract要約: 重い閉塞と封じ込めによる視覚追跡のための新しいベンチマークとモデルである$textbfTCOW$を紹介した。 我々は、教師付き学習とモデル性能の構造化評価の両方をサポートするために、合成データセットと注釈付き実データセットの混合を作成する。 最近の2つのトランスフォーマーベースビデオモデルを評価し,タスク変動の特定の設定下でターゲットを驚くほど追跡できるが,トラッキングモデルが真のオブジェクト永続性(permanence)の概念を獲得したと主張するまでには,かなりの性能差が残っていることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.86030395660071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tracking objects with persistence in cluttered and dynamic environments remains a difficult challenge for computer vision systems. In this paper, we introduce $\textbf{TCOW}$, a new benchmark and model for visual tracking through heavy occlusion and containment. We set up a task where the goal is to, given a video sequence, segment both the projected extent of the target object, as well as the surrounding container or occluder whenever one exists. To study this task, we create a mixture of synthetic and annotated real datasets to support both supervised learning and structured evaluation of model performance under various forms of task variation, such as moving or nested containment. We evaluate two recent transformer-based video models and find that while they can be surprisingly capable of tracking targets under certain settings of task variation, there remains a considerable performance gap before we can claim a tracking model to have acquired a true notion of object permanence.
• Abstract（参考訳）: 乱雑でダイナミックな環境でオブジェクトを追跡することは、コンピュータビジョンシステムにとって難しい課題である。 本稿では,重閉塞と封じ込めによる視覚追跡のための新しいベンチマークとモデルである$\textbf{TCOW}$を紹介する。 我々は,映像シーケンスを前提として,対象物の投影範囲と周囲のコンテナやオクルーダの両方を分割するタスクを設定した。 この課題を研究するために,教師付き学習とモデル性能の構造化評価の両方をサポートするために,合成データセットと注釈付き実データセットの混合を作成した。 最近の2つのトランスフォーマーベースビデオモデルを評価し,タスク変動の特定の設定下でターゲットを驚くほど追跡できるが,トラッキングモデルが真のオブジェクト永続性(permanence)の概念を獲得する前には,かなりの性能差が残っていることを発見した。

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