論文の概要: Type-to-Track: Retrieve Any Object via Prompt-based Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13495v1
• Date: Mon, 22 May 2023 21:25:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 20:41:26.841255
• Title: Type-to-Track: Retrieve Any Object via Prompt-based Tracking
• Title（参考訳）: Type-to-Track: Promptベースのトラッキングによる任意のオブジェクトの検索
• Authors: Pha Nguyen, Kha Gia Quach, Kris Kitani, Khoa Luu
• Abstract要約: 本稿では,Type-to-Trackと呼ばれるマルチオブジェクト追跡のための新しいパラダイムを提案する。 Type-to-Trackでは、自然言語の記述をタイプすることで、ビデオ内のオブジェクトを追跡することができる。 我々は、GroOTと呼ばれる、そのグラウンドド多重オブジェクト追跡タスクのための新しいデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.986477556988383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the recent trends in vision problems is to use natural language captions to describe the objects of interest. This approach can overcome some limitations of traditional methods that rely on bounding boxes or category annotations. This paper introduces a novel paradigm for Multiple Object Tracking called Type-to-Track, which allows users to track objects in videos by typing natural language descriptions. We present a new dataset for that Grounded Multiple Object Tracking task, called GroOT, that contains videos with various types of objects and their corresponding textual captions describing their appearance and action in detail. Additionally, we introduce two new evaluation protocols and formulate evaluation metrics specifically for this task. We develop a new efficient method that models a transformer-based eMbed-ENcoDE-extRact framework (MENDER) using the third-order tensor decomposition. The experiments in five scenarios show that our MENDER approach outperforms another two-stage design in terms of accuracy and efficiency, up to 14.7% accuracy and 4$\times$ speed faster.
• Abstract（参考訳）: 視覚問題の最近のトレンドの1つは、興味のある対象を記述するために自然言語キャプションを使用することである。 このアプローチは、境界ボックスやカテゴリアノテーションに依存する従来のメソッドのいくつかの制限を克服することができる。 本稿では,ユーザが自然言語記述を入力して動画中のオブジェクトを追跡できる,複数のオブジェクト追跡のための新しいパラダイムであるtype-to-trackを提案する。 我々は,GroOTと呼ばれる,さまざまな種類のオブジェクトと,その外観と動作を詳細に記述したテキストキャプションを収録した,新しいグラウンドド・マルチオブジェクト追跡タスクのデータセットを提案する。 さらに,本課題に特化して2つの評価プロトコルと評価基準を導入する。 本研究では,3次テンソル分解を用いたトランスフォーマーベースのeMbed-ENcoDE-extRactフレームワーク(MENDER)をモデル化する。 5つのシナリオでの実験では、MENDERのアプローチは、精度と効率の点で別の2段階の設計よりも14.7%の精度と4$\times$スピードで優れていることが示された。

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