論文の概要: Tracking Transforming Objects: A Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18143v1
• Date: Sun, 28 Apr 2024 11:24:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 17:43:14.530345
• Title: Tracking Transforming Objects: A Benchmark
• Title（参考訳）: オブジェクトの変換を追跡する: ベンチマーク
• Authors: You Wu, Yuelong Wang, Yaxin Liao, Fuliang Wu, Hengzhou Ye, Shuiwang Li,
• Abstract要約: 本研究では、DTTOと呼ばれる、約9.3Kのフレームを含む100のシーケンスを含む、新しいTracking Transforming Objects専用のデータセットを収集する。 これらのシーケンス内の各フレームに対して手書きのバウンディングボックスを慎重に提供し、DTTOは変換対象を追跡するための先駆的なベンチマークとなる。 我々は,既存の手法の性能の理解とDTTOの今後の研究との比較を目的として,20の最先端トラッカーをベンチマークで徹底的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.53045657890708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tracking transforming objects holds significant importance in various fields due to the dynamic nature of many real-world scenarios. By enabling systems accurately represent transforming objects over time, tracking transforming objects facilitates advancements in areas such as autonomous systems, human-computer interaction, and security applications. Moreover, understanding the behavior of transforming objects provides valuable insights into complex interactions or processes, contributing to the development of intelligent systems capable of robust and adaptive perception in dynamic environments. However, current research in the field mainly focuses on tracking generic objects. In this study, we bridge this gap by collecting a novel dedicated Dataset for Tracking Transforming Objects, called DTTO, which contains 100 sequences, amounting to approximately 9.3K frames. We provide carefully hand-annotated bounding boxes for each frame within these sequences, making DTTO the pioneering benchmark dedicated to tracking transforming objects. We thoroughly evaluate 20 state-of-the-art trackers on the benchmark, aiming to comprehend the performance of existing methods and provide a comparison for future research on DTTO. With the release of DTTO, our goal is to facilitate further research and applications related to tracking transforming objects.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーミングオブジェクトの追跡は多くの実世界のシナリオの動的な性質のため、様々な分野において重要な意味を持つ。 システムが時間とともに変換オブジェクトを正確に表現できるようにすることで、トランスフォーメーションオブジェクトの追跡は、自律システムや人間とコンピュータのインタラクション、セキュリティアプリケーションといった分野の進歩を促進する。 さらに、変換対象の振る舞いを理解することは、複雑な相互作用やプロセスに対する貴重な洞察を与え、動的環境における堅牢で適応的な知覚を実現できるインテリジェントシステムの開発に寄与する。 しかし、この分野における現在の研究は主にジェネリックオブジェクトの追跡に焦点を当てている。 本研究では、このギャップを、約9.3Kフレームの100のシーケンスを含むDTTOと呼ばれる、新しいデータ集合を収集することで橋渡しする。 これらのシーケンス内の各フレームに対して手書きのバウンディングボックスを慎重に提供し、DTTOは変換対象を追跡するための先駆的なベンチマークとなる。 我々は,既存の手法の性能の理解とDTTOの今後の研究との比較を目的として,20の最先端トラッカーをベンチマークで徹底的に評価した。 DTTOのリリースで私たちのゴールは、変換オブジェクトの追跡に関するさらなる研究と応用を促進することです。

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