論文の概要: PhyTracker: An Online Tracker for Phytoplankton

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00352v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 07:53:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 03:35:30.647597
• Title: PhyTracker: An Online Tracker for Phytoplankton
• Title（参考訳）: PhyTracker:Phytoplanktonのオンライントラッカー
• Authors: Yang Yu, Qingxuan Lv, Yuezun Li, Zhiqiang Wei, Junyu Dong,
• Abstract要約: PhyTrackerは植物プランクトンの自動追跡用に設計されたin situトラッキングフレームワークである。 提案手法には,テクスチャ強化特徴抽出(TFE)モジュール,注意強化時空間アソシエーション(ATA)モジュール,フロー非依存運動リファインメント(FMR)モジュールの3つのイノベーティブモジュールが組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.37513641359679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phytoplankton, a crucial component of aquatic ecosystems, requires efficient monitoring to understand marine ecological processes and environmental conditions. Traditional phytoplankton monitoring methods, relying on non-in situ observations, are time-consuming and resource-intensive, limiting timely analysis. To address these limitations, we introduce PhyTracker, an intelligent in situ tracking framework designed for automatic tracking of phytoplankton. PhyTracker overcomes significant challenges unique to phytoplankton monitoring, such as constrained mobility within water flow, inconspicuous appearance, and the presence of impurities. Our method incorporates three innovative modules: a Texture-enhanced Feature Extraction (TFE) module, an Attention-enhanced Temporal Association (ATA) module, and a Flow-agnostic Movement Refinement (FMR) module. These modules enhance feature capture, differentiate between phytoplankton and impurities, and refine movement characteristics, respectively. Extensive experiments on the PMOT dataset validate the superiority of PhyTracker in phytoplankton tracking, and additional tests on the MOT dataset demonstrate its general applicability, outperforming conventional tracking methods. This work highlights key differences between phytoplankton and traditional objects, offering an effective solution for phytoplankton monitoring.
• Abstract（参考訳）: 水生生態系の重要な構成要素である植物プランクトンは、海洋環境のプロセスや環境を理解するために効率的なモニタリングを必要とする。 従来の植物プランクトンモニタリング手法は、非その場観察に依存しており、時間消費と資源集約であり、時間的分析を制限している。 これらの制約に対処するために,植物プランクトンの自動追跡用に設計されたインテリジェントなin situトラッキングフレームワークであるPhyTrackerを紹介した。 PhyTrackerは、水の流れの制約された移動、目立たない外観、不純物の存在など、植物プランクトンモニタリングに特有の重要な課題を克服している。 提案手法には,テクスチャ強化特徴抽出(TFE)モジュール,注意強化時空間アソシエーション(ATA)モジュール,フロー非依存運動リファインメント(FMR)モジュールの3つのイノベーティブモジュールが組み込まれている。 これらのモジュールは特徴捕獲を高め、植物プランクトンと不純物を区別し、運動特性を洗練させる。 PMOTデータセットの大規模な実験は、植物プランクトン追跡におけるPhyTrackerの優位性を検証し、MOTデータセットのさらなるテストは、その汎用性を示し、従来の追跡方法よりも優れていた。 この研究は、植物プランクトンと伝統的なオブジェクトの主な違いを強調し、植物プランクトンモニタリングの効果的なソリューションを提供する。

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