Fugu-MT 論文翻訳(概要): MM-Tracker: Motion Mamba with Margin Loss for UAV-platform Multiple Object Tracking

論文の概要: MM-Tracker: Motion Mamba with Margin Loss for UAV-platform Multiple Object Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10485v2
Date: Sat, 17 Aug 2024 15:42:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 02:09:01.284399
Title: MM-Tracker: Motion Mamba with Margin Loss for UAV-platform Multiple Object Tracking
Title（参考訳）: MM-Tracker:UAVプラットフォーム多目的追跡のためのマージン損失付きモーションマンバ
Authors: Mufeng Yao, Jinlong Peng, Qingdong He, Bo Peng, Hao Chen, Mingmin Chi, Chao Liu, Jon Atli Benediktsson,
Abstract要約: 無人航空機プラットフォームからの複数の物体追跡(MOT)には、効率的なモーションモデリングが必要である。本研究では,ローカル・グローバル両方の動作特徴を探索するMotion Mamba Moduleを提案する。また,動きのぼやけた物体の検出精度を効果的に向上するために,運動マージンの損失を設計する。 Motion Mambaモジュールとモーションマージンの損失に基づいて、提案したMM-Trackerは、2つの広くオープンソースUAV-MOTデータセットで最先端のデータを上回ります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.326023523101806
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multiple object tracking (MOT) from unmanned aerial vehicle (UAV) platforms requires efficient motion modeling. This is because UAV-MOT faces both local object motion and global camera motion. Motion blur also increases the difficulty of detecting large moving objects. Previous UAV motion modeling approaches either focus only on local motion or ignore motion blurring effects, thus limiting their tracking performance and speed. To address these issues, we propose the Motion Mamba Module, which explores both local and global motion features through cross-correlation and bi-directional Mamba Modules for better motion modeling. To address the detection difficulties caused by motion blur, we also design motion margin loss to effectively improve the detection accuracy of motion blurred objects. Based on the Motion Mamba module and motion margin loss, our proposed MM-Tracker surpasses the state-of-the-art in two widely open-source UAV-MOT datasets. Code will be available.
Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)プラットフォームからの複数の物体追跡(MOT)には、効率的なモーションモデリングが必要である。これは、UAV-MOTが局所的な物体の動きとグローバルなカメラの動きの両方に直面しているためである。動きのぼかしは、大きな動く物体を検出することの難しさも増す。従来のUAVモーションモデリング手法は、局所的な動きのみに焦点を当てるか、動きのぼかし効果を無視し、追跡性能と速度を制限していた。これらの問題に対処するため、我々は、より優れたモーションモデリングのために、クロスコリレーションと双方向のマンバモジュールを用いて、局所的およびグローバルなモーション特徴を探索するモーション・マンバ・モジュールを提案する。動きのぼやけによる検出の難しさに対処するため,動きのぼやけた物体の検出精度を効果的に向上する運動マージンの損失を設計する。 Motion Mambaモジュールとモーションマージンの損失に基づいて、提案したMM-Trackerは、2つの広くオープンソースUAV-MOTデータセットで最先端のデータを上回ります。コードは利用可能です。

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