論文の概要: Exploring Enhanced Contextual Information for Video-Level Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11023v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 02:33:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:57:36.575365
• Title: Exploring Enhanced Contextual Information for Video-Level Object Tracking
• Title（参考訳）: 映像レベル物体追跡のための拡張文脈情報探索
• Authors: Ben Kang, Xin Chen, Simiao Lai, Yang Liu, Yi Liu, Dong Wang,
• Abstract要約: 映像レベルのコンテキスト情報は、視覚的オブジェクト追跡にとってますます重要になっている。 既存のメソッドは通常、この情報を伝えるためにいくつかのトークンを使用する。 我々はMCITrackと呼ばれる新しいビデオレベルのビジュアルオブジェクト追跡フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.64050157604139
• License:
• Abstract: Contextual information at the video level has become increasingly crucial for visual object tracking. However, existing methods typically use only a few tokens to convey this information, which can lead to information loss and limit their ability to fully capture the context. To address this issue, we propose a new video-level visual object tracking framework called MCITrack. It leverages Mamba's hidden states to continuously record and transmit extensive contextual information throughout the video stream, resulting in more robust object tracking. The core component of MCITrack is the Contextual Information Fusion module, which consists of the mamba layer and the cross-attention layer. The mamba layer stores historical contextual information, while the cross-attention layer integrates this information into the current visual features of each backbone block. This module enhances the model's ability to capture and utilize contextual information at multiple levels through deep integration with the backbone. Experiments demonstrate that MCITrack achieves competitive performance across numerous benchmarks. For instance, it gets 76.6% AUC on LaSOT and 80.0% AO on GOT-10k, establishing a new state-of-the-art performance. Code and models are available at https://github.com/kangben258/MCITrack.
• Abstract（参考訳）: 映像レベルのコンテキスト情報は、視覚的オブジェクト追跡にとってますます重要になっている。 しかしながら、既存のメソッドは通常、この情報を伝えるためにいくつかのトークンしか使用せず、情報損失を招き、コンテキストを完全にキャプチャする能力を制限する可能性がある。 そこで本研究では,MCITrackというビデオレベルのビジュアルオブジェクト追跡フレームワークを提案する。 マンバの隠された状態を利用して、ビデオストリーム全体を通して広範囲のコンテキスト情報を連続的に記録し、送信することで、より堅牢なオブジェクト追跡を実現する。 MCITrackのコアコンポーネントはContextual Information Fusionモジュールで、mamba層とクロスアテンション層で構成されている。 マンバ層は歴史的文脈情報を記憶し、クロスアテンション層はこれらの情報を各バックボーンブロックの現在の視覚的特徴に統合する。 このモジュールは、バックボーンとの深い統合を通じて、複数のレベルでコンテキスト情報をキャプチャし、活用するモデルの能力を強化する。 実験により、MCITrackは多くのベンチマークで競合性能を達成している。 例えば、LaSOTでは76.6%のAUC、GOT-10kでは80.0%のAOを獲得し、新しい最先端のパフォーマンスを確立している。 コードとモデルはhttps://github.com/kangben258/MCITrack.comで入手できる。

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