論文の概要: Robust Object Modeling for Visual Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05140v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 15:32:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 14:50:27.486270
• Title: Robust Object Modeling for Visual Tracking
• Title（参考訳）: ビジュアルトラッキングのためのロバストオブジェクトモデリング
• Authors: Yidong Cai, Jie Liu, Jie Tang, Gangshan Wu
• Abstract要約: ビジュアルトラッキングのための堅牢なオブジェクトモデリングフレームワーク(ROMTrack)を提案する。 ROMTrackは、固有のテンプレートとハイブリッドテンプレート機能を同時にモデル化する。 変分トークンはオブジェクトの変形や外観の変化に適応し、無視できる計算で全体的なパフォーマンスを向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.05869157990915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object modeling has become a core part of recent tracking frameworks. Current popular tackers use Transformer attention to extract the template feature separately or interactively with the search region. However, separate template learning lacks communication between the template and search regions, which brings difficulty in extracting discriminative target-oriented features. On the other hand, interactive template learning produces hybrid template features, which may introduce potential distractors to the template via the cluttered search regions. To enjoy the merits of both methods, we propose a robust object modeling framework for visual tracking (ROMTrack), which simultaneously models the inherent template and the hybrid template features. As a result, harmful distractors can be suppressed by combining the inherent features of target objects with search regions' guidance. Target-related features can also be extracted using the hybrid template, thus resulting in a more robust object modeling framework. To further enhance robustness, we present novel variation tokens to depict the ever-changing appearance of target objects. Variation tokens are adaptable to object deformation and appearance variations, which can boost overall performance with negligible computation. Experiments show that our ROMTrack sets a new state-of-the-art on multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトモデリングは最近のトラッキングフレームワークの中核となっている。 現在の人気タッカーはTransformerの注意を使ってテンプレート機能を別々に、あるいは検索領域と対話的に抽出する。 しかし,テンプレート学習にはテンプレート領域と検索領域間のコミュニケーションが欠如しており,識別対象特徴の抽出が困難である。 一方、インタラクティブなテンプレート学習はハイブリッドなテンプレート機能を生成し、乱雑な検索領域を通じてテンプレートに潜在的な障害をもたらす可能性がある。 両手法の利点を享受するため,視覚追跡のための頑健なオブジェクトモデリングフレームワーク(ROMTrack)を提案する。 その結果,対象対象物の固有の特徴と探索領域のガイダンスを組み合わせることで,有害な注意散らしを抑えることができる。 ターゲット関連の機能もハイブリッドテンプレートを使って抽出できるため、より堅牢なオブジェクトモデリングフレームワークが実現される。 さらにロバスト性を高めるために,ターゲットオブジェクトの常に変化する外観を表現する新しい変分トークンを提案する。 変分トークンはオブジェクトの変形や外観の変化に適応し、無視できる計算で全体的なパフォーマンスを高めることができる。 実験の結果、ROMTrackは複数のベンチマークで新しい最先端を設定できることがわかった。

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