論文の概要: ACTrack: Adding Spatio-Temporal Condition for Visual Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07914v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 07:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 05:50:41.764136
• Title: ACTrack: Adding Spatio-Temporal Condition for Visual Object Tracking
• Title（参考訳）: ACTrack: ビジュアルオブジェクト追跡のための時空間条件の追加
• Authors: Yushan Han, Kaer Huang,
• Abstract要約: 視覚的物体追跡(VOT)において,物体の時間的関係を効果的にモデル化することが重要な課題である 既存の手法は外観に基づく類似性や長期関係モデリングによって追跡され、連続するフレーム間の時間的コンテキストは容易に見過ごされてしまう。 本稿では,大規模な記憶条件を持つ付加的前時間追跡フレームワークであるACTrackについて述べる。このフレームワークは,そのパラメータを凍結することにより,トレーニング済みバックボーンの品質と性能を保ち,トラッキングにおける時間関係をモデル化するためのトレーニング可能な軽量付加性ネットを作成する。 我々は空間的特徴と時間的順序の整合性を確保するための付加的なシアム畳み込みネットワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5371337604556311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Efficiently modeling spatio-temporal relations of objects is a key challenge in visual object tracking (VOT). Existing methods track by appearance-based similarity or long-term relation modeling, resulting in rich temporal contexts between consecutive frames being easily overlooked. Moreover, training trackers from scratch or fine-tuning large pre-trained models needs more time and memory consumption. In this paper, we present ACTrack, a new tracking framework with additive spatio-temporal conditions. It preserves the quality and capabilities of the pre-trained Transformer backbone by freezing its parameters, and makes a trainable lightweight additive net to model spatio-temporal relations in tracking. We design an additive siamese convolutional network to ensure the integrity of spatial features and perform temporal sequence modeling to simplify the tracking pipeline. Experimental results on several benchmarks prove that ACTrack could balance training efficiency and tracking performance.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの時空間的関係を効果的にモデル化することは、視覚的オブジェクト追跡(VOT)において重要な課題である。 既存の手法は外観に基づく類似性や長期関係モデリングによって追跡され、連続するフレーム間の時間的コンテキストは容易に見過ごされてしまう。 さらに、スクラッチや微調整された大型モデルからトラッカーをトレーニングするには、より多くの時間とメモリ消費が必要である。 本稿では,加法的時空間条件をもつ新しい追跡フレームワークACTrackを提案する。 パラメータを凍結することで、トレーニング済みのTransformerバックボーンの品質と機能を保持し、トレーニング可能な軽量な加算ネットをトラッキングの時空間関係をモデル化する。 本研究では,空間的特徴の整合性を確保するための付加的なシアム畳み込みネットワークを設計し,時間的シーケンスモデリングを行い,追跡パイプラインを簡素化する。 いくつかのベンチマーク実験の結果、ACTrackはトレーニング効率と追跡性能のバランスをとることができた。

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