論文の概要: Long-Term Visual Object Tracking with Event Cameras: An Associative Memory Augmented Tracker and A Benchmark Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05839v3
• Date: Wed, 06 Aug 2025 10:45:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.239665
• Title: Long-Term Visual Object Tracking with Event Cameras: An Associative Memory Augmented Tracker and A Benchmark Dataset
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いた長期ビジュアルオブジェクト追跡:連想メモリ拡張トラッカーとベンチマークデータセット
• Authors: Xiao Wang, Xufeng Lou, Shiao Wang, Ju Huang, Lan Chen, Bo Jiang,
• Abstract要約: FELTと呼ばれる,長期的かつ大規模な視覚オブジェクト追跡データセットを提案する。 また,Asociative Memory Transformer を用いた RGB-Event の長期視覚トラッカー AMTTrack を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.366068518600583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing event stream based trackers undergo evaluation on short-term tracking datasets, however, the tracking of real-world scenarios involves long-term tracking, and the performance of existing tracking algorithms in these scenarios remains unclear. In this paper, we first propose a new long-term, large-scale frame-event visual object tracking dataset, termed FELT. It contains 1,044 long-term videos that involve 1.9 million RGB frames and event stream pairs, 60 different target objects, and 14 challenging attributes. To build a solid benchmark, we retrain and evaluate 21 baseline trackers on our dataset for future work to compare. In addition, we propose a novel Associative Memory Transformer based RGB-Event long-term visual tracker, termed AMTTrack. It follows a one-stream tracking framework and aggregates the multi-scale RGB/event template and search tokens effectively via the Hopfield retrieval layer. The framework also embodies another aspect of associative memory by maintaining dynamic template representations through an associative memory update scheme, which addresses the appearance variation in long-term tracking. Extensive experiments on FELT, FE108, VisEvent, and COESOT datasets fully validated the effectiveness of our proposed tracker. Both the dataset and source code will be released on https://github.com/Event-AHU/FELT_SOT_Benchmark
• Abstract（参考訳）: 既存のイベントストリームベースのトラッカーは、短期追跡データセットの評価を行っているが、現実のシナリオのトラッキングには、長期追跡が関係しており、これらのシナリオにおける既存のトラッキングアルゴリズムのパフォーマンスは、まだ不明である。 本稿では,FELTと呼ばれる,長期的かつ大規模な視覚オブジェクト追跡データセットを提案する。 これには190万のRGBフレームとイベントストリームペア、60の異なるターゲットオブジェクト、14の挑戦的な属性を含む1,044の長期ビデオが含まれている。 確固としたベンチマークを構築するために、今後比較すべき作業のために、データセット上で21のベースライントラッカーを再トレーニングし、評価します。 さらに,Asociative Memory Transformer を用いた AMTTrack と呼ばれる,RGB-Event の長期視覚トラッカーを提案する。 ワンストリームトラッキングフレームワークに従い、マルチスケールのRGB/eventテンプレートと検索トークンをHopfield検索層を介して効果的に集約する。 このフレームワークはまた、長期追跡における外見の変化に対処する連想記憶更新スキームを通じて動的なテンプレート表現を維持することで、連想記憶の別の側面を具現化している。 FELT、FE108、VisEvent、COESOTデータセットに関する大規模な実験により、提案したトラッカーの有効性が完全に検証された。 データセットとソースコードはhttps://github.com/Event-AHU/FELT_SOT_Benchmarkでリリースされる。

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