Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting the Best of N Visual Trackers

論文の概要: Predicting the Best of N Visual Trackers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15707v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 15:17:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 14:30:36.486506
Title: Predicting the Best of N Visual Trackers
Title（参考訳）: Nビジュアルトラッカーのベストを予言する
Authors: Basit Alawode, Sajid Javed, Arif Mahmood, Jiri Matas,
Abstract要約: すべてのトラッキング属性とデータセットの中で最高のパフォーマーは、シングルトラッカーが依然として存在しない。このギャップを埋めるために、BofNメタトラッカーと呼ばれる"Nトラッカーのベスト"を予測する。また、フレームレベルのBofNメタトラッカーを導入し、定期的に時間間隔で最高のパフォーマーを予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.93745058337489
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We observe that the performance of SOTA visual trackers surprisingly strongly varies across different video attributes and datasets. No single tracker remains the best performer across all tracking attributes and datasets. To bridge this gap, for a given video sequence, we predict the "Best of the N Trackers", called the BofN meta-tracker. At its core, a Tracking Performance Prediction Network (TP2N) selects a predicted best performing visual tracker for the given video sequence using only a few initial frames. We also introduce a frame-level BofN meta-tracker which keeps predicting best performer after regular temporal intervals. The TP2N is based on self-supervised learning architectures MocoV2, SwAv, BT, and DINO; experiments show that the DINO with ViT-S as a backbone performs the best. The video-level BofN meta-tracker outperforms, by a large margin, existing SOTA trackers on nine standard benchmarks - LaSOT, TrackingNet, GOT-10K, VOT2019, VOT2021, VOT2022, UAV123, OTB100, and WebUAV-3M. Further improvement is achieved by the frame-level BofN meta-tracker effectively handling variations in the tracking scenarios within long sequences. For instance, on GOT-10k, BofN meta-tracker average overlap is 88.7% and 91.1% with video and frame-level settings respectively. The best performing tracker, RTS, achieves 85.20% AO. On VOT2022, BofN expected average overlap is 67.88% and 70.98% with video and frame level settings, compared to the best performing ARTrack, 64.12%. This work also presents an extensive evaluation of competitive tracking methods on all commonly used benchmarks, following their protocols. The code, the trained models, and the results will soon be made publicly available on https://github.com/BasitAlawode/Best_of_N_Trackers.
Abstract（参考訳）: 我々は,SOTA視覚トラッカーの性能が動画属性やデータセットによって驚くほど異なることを観察した。すべてのトラッキング属性とデータセットの中で最高のパフォーマーは、シングルトラッカーが依然として存在しない。このギャップを埋めるために、与えられたビデオシーケンスに対して、BofNメタトラッカーと呼ばれる"Nトラッカーのベスト"を予測する。その中心となる追跡性能予測ネットワーク(TP2N)は、いくつかの初期フレームのみを使用して、所定のビデオシーケンスに対して予測された最高の視覚的トラッカーを選択する。また、フレームレベルのBofNメタトラッカーを導入し、定期的に時間間隔で最高のパフォーマーを予測する。 TP2Nは、MocoV2、SwAv、BT、DINOの自己教師型学習アーキテクチャに基づいている。ビデオレベルのBofNメタトラッカーは、LaSOT, TrackingNet, GOT-10K, VOT2019, VOT2021, VOT2022, UAV123, OTB100, WebUAV-3Mの9つの標準ベンチマークにおいて、既存のSOTAトラッカーよりも優れていた。さらに、フレームレベルのBofNメタトラッカーにより、長いシーケンス内のトラッキングシナリオの変動を効果的に処理することで、さらなる改善が達成される。例えば、GOT-10kでは、BofNのメタトラッカーの平均オーバーラップは88.7%と91.1%である。最高のパフォーマンストラッカーであるRTSは85.20%のAOを達成した。 VOT2022では、BofNの平均オーバーラップは67.88%、ビデオとフレームのレベル設定では70.98%であり、ARTrackの最高パフォーマンスは64.12%であった。この研究は、プロトコルに従って、一般的に使用されるすべてのベンチマーク上での競合追跡手法の広範な評価も提示する。コード、トレーニングされたモデル、結果は、間もなくhttps://github.com/BasitAlawode/Best_of_N_Trackersで公開される。

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