論文の概要: Tracking with Human-Intent Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17448v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 03:22:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 13:39:51.807391
• Title: Tracking with Human-Intent Reasoning
• Title（参考訳）: ヒューマンインテント推論によるトラッキング
• Authors: Jiawen Zhu, Zhi-Qi Cheng, Jun-Yan He, Chenyang Li, Bin Luo, Huchuan Lu, Yifeng Geng, Xuansong Xie
• Abstract要約: この作業では、新しいトラッキングタスクであるインストラクショントラッキングを提案している。 ビデオフレーム内で自動的にトラッキングを実行するようにトラッカーに要求する暗黙の追跡命令を提供する。 TrackGPTは複雑な推論ベースの追跡を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.69229729784008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in perception modeling have significantly improved the performance of object tracking. However, the current methods for specifying the target object in the initial frame are either by 1) using a box or mask template, or by 2) providing an explicit language description. These manners are cumbersome and do not allow the tracker to have self-reasoning ability. Therefore, this work proposes a new tracking task -- Instruction Tracking, which involves providing implicit tracking instructions that require the trackers to perform tracking automatically in video frames. To achieve this, we investigate the integration of knowledge and reasoning capabilities from a Large Vision-Language Model (LVLM) for object tracking. Specifically, we propose a tracker called TrackGPT, which is capable of performing complex reasoning-based tracking. TrackGPT first uses LVLM to understand tracking instructions and condense the cues of what target to track into referring embeddings. The perception component then generates the tracking results based on the embeddings. To evaluate the performance of TrackGPT, we construct an instruction tracking benchmark called InsTrack, which contains over one thousand instruction-video pairs for instruction tuning and evaluation. Experiments show that TrackGPT achieves competitive performance on referring video object segmentation benchmarks, such as getting a new state-of the-art performance of 66.5 $\mathcal{J}\&\mathcal{F}$ on Refer-DAVIS. It also demonstrates a superior performance of instruction tracking under new evaluation protocols. The code and models are available at \href{https://github.com/jiawen-zhu/TrackGPT}{https://github.com/jiawen-zhu/TrackGPT}.
• Abstract（参考訳）: 知覚モデリングの進歩は、物体追跡の性能を大幅に改善した。 しかし、初期フレームのターゲットオブジェクトを特定する現在のメソッドは、どちらかである。 1)ボックスまたはマスクテンプレートを使用するか、または 2) 明示的な言語記述を提供する。 これらの方法は面倒で、トラッカーが自己推論能力を持つことを許さない。 そこで本研究では,トラッカがビデオフレーム内で自動的にトラッキングを行うための暗黙的なトラッキング命令を提供する,新たなトラッキングタスク -- 命令追跡を提案する。 本研究では,物体追跡のための大規模視覚言語モデル(lvlm)から知識と推論能力の統合について検討する。 具体的には,複雑な推論に基づく追跡が可能なtrackgptと呼ばれるトラッカーを提案する。 TrackGPTは、まずLVLMを使用して、追跡命令を理解し、どのターゲットを追跡するかの手がかりを埋め込みを参照させる。 そして、知覚成分は、埋め込みに基づいて追跡結果を生成する。 TrackGPTの性能を評価するため,インストラクション・チューニングと評価のためのインストラクション・ビデオ・ペアが1万を超えるインストラクション・トラッキング・ベンチマークであるInsTrackを構築した。 実験によれば、 trackgpt はビデオオブジェクトのセグメンテーションベンチマークを参照して性能が向上し、例えば 66.5 $\mathcal{j}\&\mathcal{f}$ on refer-davis という新しいパフォーマンスが得られる。 また、新しい評価プロトコル下での命令追跡の優れた性能を示す。 コードとモデルは \href{https://github.com/jiawen-zhu/TrackGPT}{https://github.com/jiawen-zhu/TrackGPT} で公開されている。

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