論文の概要: Towards Underwater Camouflaged Object Tracking: Benchmark and Baselines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16902v2
• Date: Mon, 20 Jan 2025 13:01:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:17:59.165133
• Title: Towards Underwater Camouflaged Object Tracking: Benchmark and Baselines
• Title（参考訳）: 水中カモフラージュオブジェクト追跡に向けて:ベンチマークとベースライン
• Authors: Chunhui Zhang, Li Liu, Guanjie Huang, Hao Wen, Xi Zhou, Yanfeng Wang,
• Abstract要約: 本研究は,UW-COT220という大規模水中カモフラージュ型物体追跡データセットを提案する。 本稿では,水中環境における現在進行している視覚オブジェクト追跡手法とSAMおよびSAM2ベースのトラッカーについて検討する。 本稿では,ビデオ基盤モデルSAM2に基づく視覚言語追跡フレームワークVL-SAM2を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.627959017482155
• License:
• Abstract: Over the past decade, significant progress has been made in visual object tracking, largely due to the availability of large-scale datasets. However, existing tracking datasets are primarily focused on open-air scenarios, which greatly limits the development of object tracking in underwater environments. To bridge this gap, we take a step forward by proposing the first large-scale multimodal underwater camouflaged object tracking dataset, namely UW-COT220. Based on the proposed dataset, this paper first comprehensively evaluates current advanced visual object tracking methods and SAM- and SAM2-based trackers in challenging underwater environments. Our findings highlight the improvements of SAM2 over SAM, demonstrating its enhanced ability to handle the complexities of underwater camouflaged objects. Furthermore, we propose a novel vision-language tracking framework called VL-SAM2, based on the video foundation model SAM2. Experimental results demonstrate that our VL-SAM2 achieves state-of-the-art performance on the UW-COT220 dataset. The dataset and codes can 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。 このギャップを埋めるため、我々はUW-COT220という大規模な水中カモフラージュ型物体追跡データセットを初めて提案する。 本論文は,提案したデータセットに基づいて,水中環境における現在進行している視覚的物体追跡手法とSAM-およびSAM2ベースのトラッカーを総合的に評価する。 本研究はSAM2よりもSAM2を改良し,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。 さらに,ビデオ基盤モデルSAM2に基づくVL-SAM2という新しい視覚言語追跡フレームワークを提案する。 実験の結果,VL-SAM2はUW-COT220データセット上で最先端の性能を達成できた。 データセットとコードは \color{magenta}{https://github.com/983632847/Awesome-Multimodal-Object-Tracking} でアクセスできる。

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