論文の概要: Improving Accuracy and Generalization for Efficient Visual Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18855v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 01:51:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 20:28:07.673905
• Title: Improving Accuracy and Generalization for Efficient Visual Tracking
• Title（参考訳）: 効率的な視覚追跡のための精度向上と一般化
• Authors: Ram Zaveri, Shivang Patel, Yu Gu, Gianfranco Doretto,
• Abstract要約: 我々は,OODシークエンスにおいてもトラッキング性能を大幅に向上させる,高効率なSiameseトラッカーであるSiamABCを紹介する。 SiamABCは、ターゲットの動的変動を橋渡しする新しいアーキテクチャ設計と、トレーニングにおける新たな損失を生かしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.438003462888859
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient visual trackers overfit to their training distributions and lack generalization abilities, resulting in them performing well on their respective in-distribution (ID) test sets and not as well on out-of-distribution (OOD) sequences, imposing limitations to their deployment in-the-wild under constrained resources. We introduce SiamABC, a highly efficient Siamese tracker that significantly improves tracking performance, even on OOD sequences. SiamABC takes advantage of new architectural designs in the way it bridges the dynamic variability of the target, and of new losses for training. Also, it directly addresses OOD tracking generalization by including a fast backward-free dynamic test-time adaptation method that continuously adapts the model according to the dynamic visual changes of the target. Our extensive experiments suggest that SiamABC shows remarkable performance gains in OOD sets while maintaining accurate performance on the ID benchmarks. SiamABC outperforms MixFormerV2-S by 7.6\% on the OOD AVisT benchmark while being 3x faster (100 FPS) on a CPU.
• Abstract（参考訳）: 効率的なビジュアルトラッカーはトレーニング分布に過度に適合し、一般化能力が欠如しているため、それぞれのインディストリビューション(ID)テストセットではうまく機能し、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シーケンスでは機能せず、制約されたリソース下でのデプロイメントに制限が課される。 我々は,OODシークエンスにおいてもトラッキング性能を大幅に向上させる,高効率なSiameseトラッカーであるSiamABCを紹介する。 SiamABCは、ターゲットの動的変動を橋渡しする新しいアーキテクチャ設計と、トレーニングにおける新たな損失を生かしている。 また、ターゲットの動的視覚的変化に応じてモデルを連続的に適応する高速な後方自由な動的テスト時間適応法を含めることで、OODトラッキングの一般化に直接対処する。 大規模な実験により,SamABC は OOD セットの精度を保ちながら,OOD セットにおいて顕著な性能向上を示した。 SiamABCはOOD AVisTベンチマークでMixFormerV2-Sを7.6 %上回り、CPUでは3倍高速(100 FPS)である。

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