論文の概要: HIPTrack: Visual Tracking with Historical Prompts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02072v2
- Date: Tue, 2 Apr 2024 09:00:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 12:32:59.940713
- Title: HIPTrack: Visual Tracking with Historical Prompts
- Title（参考訳）: HIPTrack: 歴史的プロンプトによるビジュアルトラッキング
- Authors: Wenrui Cai, Qingjie Liu, Yunhong Wang,
- Abstract要約: シームズパラダイムに忠実かつ更新された履歴情報を追従するトラッカーを提供することにより,大幅な性能向上が達成できることを示す。
我々は,履歴プロンプトネットワークに基づくHIPTrackと呼ばれる新しいトラッカーを構築し,モデル全体を再トレーニングすることなく,大幅な性能向上を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.85656595341516
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Trackers that follow Siamese paradigm utilize similarity matching between template and search region features for tracking. Many methods have been explored to enhance tracking performance by incorporating tracking history to better handle scenarios involving target appearance variations such as deformation and occlusion. However, the utilization of historical information in existing methods is insufficient and incomprehensive, which typically requires repetitive training and introduces a large amount of computation. In this paper, we show that by providing a tracker that follows Siamese paradigm with precise and updated historical information, a significant performance improvement can be achieved with completely unchanged parameters. Based on this, we propose a historical prompt network that uses refined historical foreground masks and historical visual features of the target to provide comprehensive and precise prompts for the tracker. We build a novel tracker called HIPTrack based on the historical prompt network, which achieves considerable performance improvements without the need to retrain the entire model. We conduct experiments on seven datasets and experimental results demonstrate that our method surpasses the current state-of-the-art trackers on LaSOT, LaSOText, GOT-10k and NfS. Furthermore, the historical prompt network can seamlessly integrate as a plug-and-play module into existing trackers, providing performance enhancements. The source code is available at https://github.com/WenRuiCai/HIPTrack.
- Abstract（参考訳）: シームズパラダイムに従うトラッカーは、追跡のためにテンプレートと検索領域の機能の類似性マッチングを利用する。
多くの手法が追跡履歴を取り入れて,変形や閉塞といったターゲットの外観変化を含むシナリオをよりよく扱えるようにすることで,追跡性能を向上させるために研究されている。
しかし、既存の手法における履歴情報の利用は不十分であり、理解できないため、通常は反復的な訓練を必要とし、大量の計算を導入する。
本稿では,シームズパラダイムに忠実かつ更新された履歴情報を追従するトラッカーを提供することにより,完全に変化しないパラメータで大幅な性能向上を実現することができることを示す。
そこで本稿では, 歴史的前景マスクとターゲットの歴史的視覚特徴を利用して, トラッカーの包括的かつ正確なプロンプトを提供する歴史的プロンプトネットワークを提案する。
我々は,履歴プロンプトネットワークに基づくHIPTrackと呼ばれる新しいトラッカーを構築し,モデル全体を再トレーニングすることなく,大幅な性能向上を実現した。
提案手法は,LaSOT, LaSOText, GOT-10k, NfSにおける現在の最先端トラッカーを超えることを示す。
さらに、過去のプロンプトネットワークは、既存のトラッカーにプラグイン・アンド・プレイモジュールとしてシームレスに統合し、パフォーマンスを向上することができる。
ソースコードはhttps://github.com/WenRuiCai/HIPTrack.comで入手できる。
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