Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Discriminative Representations with Contrastive Instances for Real-Time UAV Tracking

論文の概要: Towards Discriminative Representations with Contrastive Instances for Real-Time UAV Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11450v1
Date: Tue, 22 Aug 2023 13:58:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-23 18:00:42.486019
Title: Towards Discriminative Representations with Contrastive Instances for Real-Time UAV Tracking
Title（参考訳）: リアルタイムUAV追跡のための比較例を用いた識別表現に向けて
Authors: Dan Zeng, Mingliang Zou, Xucheng Wang, Shuiwang Li
Abstract要約: 識別相関フィルタ(DCF)ベースのトラッカーは、単一のCPU上で高い効率が得られるが、精度は劣る。軽量ディープラーニング(DL)ベースのトラッカーは効率と精度のバランスが良いが,性能向上は圧縮速度によって制限される。本稿では,新しい特徴学習の観点から特徴表現の識別力を高めることを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.557099240958562
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Maintaining high efficiency and high precision are two fundamental challenges in UAV tracking due to the constraints of computing resources, battery capacity, and UAV maximum load. Discriminative correlation filters (DCF)-based trackers can yield high efficiency on a single CPU but with inferior precision. Lightweight Deep learning (DL)-based trackers can achieve a good balance between efficiency and precision but performance gains are limited by the compression rate. High compression rate often leads to poor discriminative representations. To this end, this paper aims to enhance the discriminative power of feature representations from a new feature-learning perspective. Specifically, we attempt to learn more disciminative representations with contrastive instances for UAV tracking in a simple yet effective manner, which not only requires no manual annotations but also allows for developing and deploying a lightweight model. We are the first to explore contrastive learning for UAV tracking. Extensive experiments on four UAV benchmarks, including UAV123@10fps, DTB70, UAVDT and VisDrone2018, show that the proposed DRCI tracker significantly outperforms state-of-the-art UAV tracking methods.
Abstract（参考訳）: 高い効率と高精度を維持することは、コンピュータリソース、バッテリー容量、UAV最大負荷の制約により、UAVトラッキングの基本的な2つの課題である。識別相関フィルタ(dcf)ベースのトラッカーは単一のcpu上で高い効率をもたらすが、精度は劣る。軽量ディープラーニング(DL)ベースのトラッカーは効率と精度のバランスが良く,圧縮速度によって性能向上が制限される。高い圧縮率はしばしば差別的な表現を低下させる。そこで本研究では,新しい特徴学習の観点から特徴表現の識別能力を高めることを目的としている。具体的には、手動のアノテーションを必要とせず、軽量なモデルの開発とデプロイが可能な、UAV追跡のための対照的なインスタンスによるより差別的な表現を、シンプルで効果的な方法で学習しようと試みる。われわれは、UAV追跡のためのコントラスト学習を初めて検討している。 UAV123@10fps、DTB70、UAVDT、VisDrone2018を含む4つのUAVベンチマークの大規模な実験は、提案されたDRCIトラッカーが最先端のUAV追跡方法を大幅に上回っていることを示している。

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