論文の概要: MixFormerV2: Efficient Fully Transformer Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15896v1
• Date: Thu, 25 May 2023 09:50:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-26 15:55:11.671800
• Title: MixFormerV2: Efficient Fully Transformer Tracking
• Title（参考訳）: MixFormerV2: 効率的なフルトランスフォーマートラッキング
• Authors: Yutao Cui, Tianhui Song, Gangshan Wu and Limin Wang
• Abstract要約: トランスフォーマーベースのトラッカーは標準ベンチマークで高い精度を実現している。 しかし、その効率性は、GPUとCPUプラットフォームの両方での実践的なデプロイの障害であり続けている。 本稿では,EmphMixFormerV2と呼ばれるフルトランスフォーマートラッキングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.37548708021754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer-based trackers have achieved strong accuracy on the standard benchmarks. However, their efficiency remains an obstacle to practical deployment on both GPU and CPU platforms. In this paper, to overcome this issue, we propose a fully transformer tracking framework, coined as \emph{MixFormerV2}, without any dense convolutional operation and complex score prediction module. Our key design is to introduce four special prediction tokens and concatenate them with the tokens from target template and search areas. Then, we apply the unified transformer backbone on these mixed token sequence. These prediction tokens are able to capture the complex correlation between target template and search area via mixed attentions. Based on them, we can easily predict the tracking box and estimate its confidence score through simple MLP heads. To further improve the efficiency of MixFormerV2, we present a new distillation-based model reduction paradigm, including dense-to-sparse distillation and deep-to-shallow distillation. The former one aims to transfer knowledge from the dense-head based MixViT to our fully transformer tracker, while the latter one is used to prune some layers of the backbone. We instantiate two types of MixForemrV2, where the MixFormerV2-B achieves an AUC of 70.6\% on LaSOT and an AUC of 57.4\% on TNL2k with a high GPU speed of 165 FPS, and the MixFormerV2-S surpasses FEAR-L by 2.7\% AUC on LaSOT with a real-time CPU speed.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのトラッカーは標準ベンチマークで高い精度を達成した。 しかし、その効率性は、GPUとCPUプラットフォームの両方での実践的なデプロイの障害であり続けている。 本稿では,この問題を解決するために,高密度畳み込み演算や複雑なスコア予測モジュールを使わずに, 'emph{MixFormerV2} と呼ばれる完全変圧器追跡フレームワークを提案する。 私たちの重要な設計は、4つの特別な予測トークンを導入し、ターゲットテンプレートと検索エリアのトークンに結合することです。 次に、これらの混合トークンシーケンスに統一トランスフォーマーバックボーンを適用する。 これらの予測トークンは、混合注意によってターゲットテンプレートと検索領域の複雑な相関を捉えることができる。 これらに基づいて、追跡ボックスを予測し、単純なMLPヘッドを用いて信頼度を推定する。 mixformerv2の効率をさらに高めるために,希薄蒸留と深遠蒸留を含む新しい蒸留ベースのモデル還元パラダイムを提案する。 前者は、濃厚なヘッドベースのMixViTから完全なトランスフォーマートラッカーに知識を転送することを目的としており、後者はバックボーンのいくつかの層を掘り起こすのに使われる。 我々は、MixFormerV2-BがLaSOTで70.6\%、TNL2kで57.4\%、高速GPUで165 FPS、MixFormerV2-SがFEAR-Lを2.7\%、リアルタイムCPUでLaSOTで2.7\%超える2種類のMixForemrV2をインスタンス化する。

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