論文の概要: Distractor-aware Event-based Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14194v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 05:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 01:11:24.546541
• Title: Distractor-aware Event-based Tracking
• Title（参考訳）: ディトラクタ対応イベントベーストラッキング
• Authors: Yingkai Fu, Meng Li, Wenxi Liu, Yuanchen Wang, Jiqing Zhang, Baocai Yin, Xiaopeng Wei, Xin Yang
• Abstract要約: 本稿では,シームズネットワークアーキテクチャ(DANet)にトランスフォーマーモジュールを導入するイベントベースのトラッカーを提案する。 本モデルは主にモーション認識ネットワークとターゲット認識ネットワークで構成され,イベントデータから動作キューとオブジェクトの輪郭の両方を同時に活用する。 私たちのDANetは、後処理なしでエンドツーエンドでトレーニングでき、単一のV100上で80FPS以上で実行できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.07711356111249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras, or dynamic vision sensors, have recently achieved success from fundamental vision tasks to high-level vision researches. Due to its ability to asynchronously capture light intensity changes, event camera has an inherent advantage to capture moving objects in challenging scenarios including objects under low light, high dynamic range, or fast moving objects. Thus event camera are natural for visual object tracking. However, the current event-based trackers derived from RGB trackers simply modify the input images to event frames and still follow conventional tracking pipeline that mainly focus on object texture for target distinction. As a result, the trackers may not be robust dealing with challenging scenarios such as moving cameras and cluttered foreground. In this paper, we propose a distractor-aware event-based tracker that introduces transformer modules into Siamese network architecture (named DANet). Specifically, our model is mainly composed of a motion-aware network and a target-aware network, which simultaneously exploits both motion cues and object contours from event data, so as to discover motion objects and identify the target object by removing dynamic distractors. Our DANet can be trained in an end-to-end manner without any post-processing and can run at over 80 FPS on a single V100. We conduct comprehensive experiments on two large event tracking datasets to validate the proposed model. We demonstrate that our tracker has superior performance against the state-of-the-art trackers in terms of both accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラ(ダイナミックビジョンセンサー)は、近年、基本的な視覚タスクからハイレベル視覚研究まで成功している。 光強度の変化を非同期に捉えることができるため、イベントカメラは、低照度、高ダイナミックレンジ、高速移動中のオブジェクトなど、困難なシナリオで動くオブジェクトをキャプチャする固有の利点がある。 したがって、イベントカメラはビジュアルオブジェクト追跡に自然である。 しかし、RGBトラッカーから派生した現在のイベントベースのトラッカーは、単に入力イメージをイベントフレームに変更するだけで、ターゲットの区別のために主にオブジェクトテクスチャに焦点を当てた従来の追跡パイプラインに従っている。 結果として、トラッカーは、移動カメラや散らかった前景などの困難なシナリオに頑丈ではないかもしれない。 本稿では,シャムネットワークアーキテクチャ(danet)にトランスフォーマーモジュールを導入するイベントベースのトラッカを提案する。 具体的には,動き認識ネットワークとターゲット認識ネットワークを主とし,イベントデータから動きの手がかりと物体の輪郭を同時に活用し,動きの物体を発見し,動的に注意をそらして対象物体を識別する。 私たちのDANetは、後処理なしでエンドツーエンドでトレーニングでき、単一のV100上で80FPS以上で実行できます。 提案モデルを検証するため、2つの大きなイベント追跡データセットに関する包括的な実験を行った。 我々のトラッカーは精度と効率の両面において最先端トラッカーに対して優れた性能を示す。

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