論文の概要: Enhancing Thermal Infrared Tracking with Natural Language Modeling and Coordinate Sequence Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08265v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 08:06:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 18:29:17.024763
- Title: Enhancing Thermal Infrared Tracking with Natural Language Modeling and Coordinate Sequence Generation
- Title（参考訳）: 自然言語モデリングとコーディネートシーケンス生成による熱赤外トラッキングの強化
- Authors: Miao Yan, Ping Zhang, Haofei Zhang, Ruqian Hao, Juanxiu Liu, Xiaoyang Wang, Lin Liu,
- Abstract要約: 本研究では,座標情報と時間情報の利用性を高めるNLMTrackという新しいモデルを提案する。
実験により、NLMTrackは複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.873697155916997
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Thermal infrared tracking is an essential topic in computer vision tasks because of its advantage of all-weather imaging. However, most conventional methods utilize only hand-crafted features, while deep learning-based correlation filtering methods are limited by simple correlation operations. Transformer-based methods ignore temporal and coordinate information, which is critical for TIR tracking that lacks texture and color information. In this paper, to address these issues, we apply natural language modeling to TIR tracking and propose a novel model called NLMTrack, which enhances the utilization of coordinate and temporal information. NLMTrack applies an encoder that unifies feature extraction and feature fusion, which simplifies the TIR tracking pipeline. To address the challenge of low detail and low contrast in TIR images, on the one hand, we design a multi-level progressive fusion module that enhances the semantic representation and incorporates multi-scale features. On the other hand, the decoder combines the TIR features and the coordinate sequence features using a causal transformer to generate the target sequence step by step. Moreover, we explore an adaptive loss aimed at elevating tracking accuracy and a simple template update strategy to accommodate the target's appearance variations. Experiments show that NLMTrack achieves state-of-the-art performance on multiple benchmarks. The Code is publicly available at \url{https://github.com/ELOESZHANG/NLMTrack}.
- Abstract（参考訳）: 熱赤外トラッキングは、全天候イメージングの利点から、コンピュータビジョンタスクにおいて重要なトピックである。
しかし,従来の手法では手作りの特徴のみを生かし,深層学習に基づく相関フィルタリングは単純な相関操作によって制限される。
トランスフォーマーベースの手法は、テクスチャや色情報に欠けるTIRトラッキングにとって重要な時間情報や座標情報を無視する。
本稿では、これらの問題に対処するために、自然言語モデリングをTIR追跡に適用し、座標情報と時間情報の利用を向上させるNLMTrackと呼ばれる新しいモデルを提案する。
NLMTrackは、機能抽出と機能融合を統一するエンコーダを適用し、TIR追跡パイプラインを単純化する。
TIR画像の低精細化と低コントラスト化の課題に対処するため,多段階のプログレッシブ・フュージョン・モジュールを設計し,セマンティックな表現を強化し,マルチスケールな特徴を取り入れた。
一方、デコーダは、因果変換器を用いて、TIR特徴と座標系列特徴を組み合わせて、目標シーケンスステップをステップごとに生成する。
さらに,追跡精度の向上を目的とした適応的損失と,ターゲットの外観変化に対応するための簡易なテンプレート更新戦略について検討する。
実験により、NLMTrackは複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
コードは \url{https://github.com/ELOESZHANG/NLMTrack} で公開されている。
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