論文の概要: Staged Depthwise Correlation and Feature Fusion for Siamese Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09747v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 06:04:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 18:30:08.101282
• Title: Staged Depthwise Correlation and Feature Fusion for Siamese Object Tracking
• Title（参考訳）: シームズ物体追跡のための段階的深度相関と特徴融合
• Authors: Dianbo Ma, Jianqiang Xiao, Ziyan Gao, Satoshi Yamane
• Abstract要約: 視覚的トラッキングのための特徴抽出をさらに最適化するために,DCFFNet という新たな段階的深度相関と特徴融合ネットワークを提案する。 シアムネットワークアーキテクチャに基づいてディープトラッカーを構築しており、複数の大規模データセットでゼロからトレーニングされたオフラインです。 OTB100,VOT2018,LaSOTなど,一般的なベンチマークにトラッカーを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a novel staged depthwise correlation and feature fusion network, named DCFFNet, to further optimize the feature extraction for visual tracking. We build our deep tracker upon a siamese network architecture, which is offline trained from scratch on multiple large-scale datasets in an end-to-end manner. The model contains a core component, that is, depthwise correlation and feature fusion module (correlation-fusion module), which facilitates model to learn a set of optimal weights for a specific object by utilizing ensembles of multi-level features from lower and higher layers and multi-channel semantics on the same layer. We combine the modified ResNet-50 with the proposed correlation-fusion layer to constitute the feature extractor of our model. In training process, we find the training of model become more stable, that benifits from the correlation-fusion module. For comprehensive evaluations of performance, we implement our tracker on the popular benchmarks, including OTB100, VOT2018 and LaSOT. Extensive experiment results demonstrate that our proposed method achieves favorably competitive performance against many leading trackers in terms of accuracy and precision, while satisfying the real-time requirements of applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,視覚的トラッキングのための特徴抽出をさらに最適化するために,DCFFNetという新たな深度相関と特徴融合ネットワークを提案する。 シアムネットワークアーキテクチャに基づいてディープトラッカーを構築し、複数の大規模データセットをエンドツーエンドでオフラインでトレーニングします。 このモデルには、下層と上層からのマルチレベル特徴の集合と同一層上のマルチセマンティックセマンティクスを利用して、特定のオブジェクトに対する最適な重みの集合を学習しやすくするコアコンポーネント、すなわち、奥行き相関と特徴融合モジュール(相関融合モジュール)が含まれている。 修正されたResNet-50と提案した相関融合層を組み合わせて,モデルの特徴抽出器を構成する。 トレーニングの過程では,モデルのトレーニングがより安定になり,相関融合モジュールから恩恵を受ける。 パフォーマンスの包括的な評価のために、otb100、vot2018、lasotなど、人気のあるベンチマークでトラッカを実装します。 広範な実験結果から,提案手法は,アプリケーションのリアルタイム要求を満足しながら,精度と精度の面で多くの先行トラッカに対して有利な競合性能を達成できることが示された。

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