論文の概要: Enhanced Transformer-Based Tracking for Skiing Events: Overcoming Multi-Camera Challenges, Scale Variations and Rapid Motion -- SkiTB Visual Tracking Challenge 2025

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18867v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 06:26:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:57:35.543643
• Title: Enhanced Transformer-Based Tracking for Skiing Events: Overcoming Multi-Camera Challenges, Scale Variations and Rapid Motion -- SkiTB Visual Tracking Challenge 2025
• Title（参考訳）: スキーイベントのためのトランスフォーマーベースの追跡強化:マルチカメラチャレンジ、スケールバリエーション、ラピッドモーションを克服する -- SkiTB Visual Tracking Challenge 2025
• Authors: Akhil Penta, Vaibhav Adwani, Ankush Chopra,
• Abstract要約: 我々は,変圧器ベースモデルSTARK (Spatio-Temporal Transformer Network for Visual Tracking) を用いてスキーヤーを追跡する。 我々はSTARKを適用して、カメラの動き、カメラの変化、閉塞など、ドメイン固有の課題に対処した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Accurate skier tracking is essential for performance analysis, injury prevention, and optimizing training strategies in alpine sports. Traditional tracking methods often struggle with occlusions, dynamic movements, and varying environmental conditions, limiting their effectiveness. In this work, we used STARK (Spatio-Temporal Transformer Network for Visual Tracking), a transformer-based model, to track skiers. We adapted STARK to address domain-specific challenges such as camera movements, camera changes, occlusions, etc. by optimizing the model's architecture and hyperparameters to better suit the dataset.
• Abstract（参考訳）: 正確なスキーヤー追跡は、アルペンスポーツにおけるパフォーマンス分析、怪我予防、およびトレーニング戦略の最適化に不可欠である。 従来の追跡手法は、閉塞、動的運動、環境条件の変化に苦しむことが多く、その効果を制限している。 本研究では,変圧器モデルであるSTARK (Spatio-Temporal Transformer Network for Visual Tracking) を用いてスキーヤーの追跡を行った。 モデルのアーキテクチャとハイパーパラメータを最適化することで、カメラの動き、カメラの変更、オクルージョンなどのドメイン固有の課題に対処するためにSTARKを適用した。

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