論文の概要: Towards Underwater Camouflaged Object Tracking: An Experimental Evaluation of SAM and SAM 2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16902v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 13:10:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 03:45:10.457808
• Title: Towards Underwater Camouflaged Object Tracking: An Experimental Evaluation of SAM and SAM 2
• Title（参考訳）: 水中カモフラージュ物体追跡に向けて:SAMとSAM2の実験的検討
• Authors: Chunhui Zhang, Li Liu, Guanjie Huang, Hao Wen, Xi Zhou, Yanfeng Wang,
• Abstract要約: 本研究は,UW-COTという大規模水中カモフラージュ物体追跡データセットを提案する。 本稿では,複数の高度な視覚オブジェクト追跡手法の実験的評価と,画像と映像のセグメンテーションの最新の進歩について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.627959017482155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past decade, significant progress has been made in visual object tracking, largely due to the availability of large-scale training datasets. However, existing tracking datasets are primarily focused on open-air scenarios, which greatly limits the development of object tracking in underwater environments. To address this issue, we take a step forward by proposing the first large-scale underwater camouflaged object tracking dataset, namely UW-COT. Based on the proposed dataset, this paper presents an experimental evaluation of several advanced visual object tracking methods and the latest advancements in image and video segmentation. Specifically, we compare the performance of the Segment Anything Model (SAM) and its updated version, SAM 2, in challenging underwater environments. Our findings highlight the improvements in SAM 2 over SAM, demonstrating its enhanced capability to handle the complexities of underwater camouflaged objects. Compared to current advanced visual object tracking methods, the latest video segmentation foundation model SAM 2 also exhibits significant advantages, providing valuable insights into the development of more effective tracking technologies for underwater scenarios. The dataset will be accessible at \color{magenta}{https://github.com/983632847/Awesome-Multimodal-Object-Tracking}.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、大規模なトレーニングデータセットが利用可能になったために、視覚オブジェクトのトラッキングが大幅に進歩した。 しかし、既存の追跡データセットは主に屋外シナリオに焦点を当てており、水中環境における物体追跡の開発を著しく制限している。 この問題に対処するために、最初の大規模な水中カモフラージュされた物体追跡データセット、すなわちUW-COTを提案する。 提案したデータセットに基づいて,複数の高度な視覚オブジェクト追跡手法の実験的検討を行い,画像と映像のセグメンテーションの最新の進歩について述べる。 具体的には,Segment Anything Model (SAM) と SAM 2 の水中環境における性能を比較した。 本研究は, SAM2をSAM2より改良し, 水中カモフラージュ物体の複雑度を処理できることを実証した。 現在の高度なビジュアルオブジェクト追跡手法と比較して、最新のビデオセグメンテーション基盤モデルSAM 2は、水中シナリオのためのより効果的なトラッキング技術の開発に関する貴重な洞察を与え、大きな利点を示している。 データセットは \color{magenta}{https://github.com/983632847/Awesome-Multimodal-Object-Tracking} でアクセスできる。

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