論文の概要: 360VOT: A New Benchmark Dataset for Omnidirectional Visual Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14630v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 05:32:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 15:38:31.532210
• Title: 360VOT: A New Benchmark Dataset for Omnidirectional Visual Object Tracking
• Title（参考訳）: 360VOT: 双方向ビジュアルオブジェクト追跡のためのベンチマークデータセット
• Authors: Huajian Huang, Yinzhe Xu, Yingshu Chen, and Sai-Kit Yeung
• Abstract要約: 360deg画像は、安定かつ長期のシーン知覚にとって重要な全方位視野を提供することができる。 本稿では,視覚的物体追跡のための360度デグ画像について検討し,歪みによる新たな課題について考察する。 今後の研究を促進するため,新しい大規模全方位追跡ベンチマークである360VOTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.87309734945868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 360{\deg} images can provide an omnidirectional field of view which is important for stable and long-term scene perception. In this paper, we explore 360{\deg} images for visual object tracking and perceive new challenges caused by large distortion, stitching artifacts, and other unique attributes of 360{\deg} images. To alleviate these problems, we take advantage of novel representations of target localization, i.e., bounding field-of-view, and then introduce a general 360 tracking framework that can adopt typical trackers for omnidirectional tracking. More importantly, we propose a new large-scale omnidirectional tracking benchmark dataset, 360VOT, in order to facilitate future research. 360VOT contains 120 sequences with up to 113K high-resolution frames in equirectangular projection. The tracking targets cover 32 categories in diverse scenarios. Moreover, we provide 4 types of unbiased ground truth, including (rotated) bounding boxes and (rotated) bounding field-of-views, as well as new metrics tailored for 360{\deg} images which allow for the accurate evaluation of omnidirectional tracking performance. Finally, we extensively evaluated 20 state-of-the-art visual trackers and provided a new baseline for future comparisons. Homepage: https://360vot.hkustvgd.com
• Abstract（参考訳）: 360{\deg}画像は、安定かつ長期のシーン知覚に重要な全方位視野を提供することができる。 本稿では,視覚物体追跡のための360{\deg}画像について検討し,360{\deg}画像の歪み,縫製加工,その他の特徴による新たな課題について考察する。 これらの問題を緩和するために、ターゲットローカライゼーションの新たな表現、すなわちバウンディング・フィールド・オブ・ビューを生かし、全方位トラッキングに典型的なトラッカーを利用できる一般的な360トラッキングフレームワークを導入する。 さらに, 今後の研究を促進するために, 大規模全方位追跡ベンチマークデータセット 360vot を提案する。 360VOTは120のシーケンスと113Kの高解像度フレームを含んでいる。 追跡対象は、さまざまなシナリオで32のカテゴリをカバーする。 さらに,(回転)バウンディングボックスと(回転)バウンディング・フィールド・オブ・ビューと,360{\deg} 画像用に調整された新しいメトリクスにより,全方位追跡性能の高精度な評価が可能となる。 最後に、最先端の20のビジュアルトラッカーを広範囲に評価し、将来の比較のための新しいベースラインを提供した。 ホームページ: https://360vot.hkustvgd.com

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