論文の概要: MUST: The First Dataset and Unified Framework for Multispectral UAV Single Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17699v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 08:47:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:36:50.014490
• Title: MUST: The First Dataset and Unified Framework for Multispectral UAV Single Object Tracking
• Title（参考訳）: MUST:マルチスペクトルUAV単一物体追跡のための最初のデータセットと統一フレームワーク
• Authors: Haolin Qin, Tingfa Xu, Tianhao Li, Zhenxiang Chen, Tao Feng, Jianan Li,
• Abstract要約: 第1回大規模マルチスペクトルUAVシングルオブジェクト追跡データセット(MUST)について紹介する。 MUSTには、様々な環境と課題にまたがる250のビデオシーケンスが含まれている。 また,スペクトルプロンプトからのスペクトル,空間,時間的特徴をエンコードする新しい追跡フレームワークUNTrackを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.96400810834486
• License:
• Abstract: UAV tracking faces significant challenges in real-world scenarios, such as small-size targets and occlusions, which limit the performance of RGB-based trackers. Multispectral images (MSI), which capture additional spectral information, offer a promising solution to these challenges. However, progress in this field has been hindered by the lack of relevant datasets. To address this gap, we introduce the first large-scale Multispectral UAV Single Object Tracking dataset (MUST), which includes 250 video sequences spanning diverse environments and challenges, providing a comprehensive data foundation for multispectral UAV tracking. We also propose a novel tracking framework, UNTrack, which encodes unified spectral, spatial, and temporal features from spectrum prompts, initial templates, and sequential searches. UNTrack employs an asymmetric transformer with a spectral background eliminate mechanism for optimal relationship modeling and an encoder that continuously updates the spectrum prompt to refine tracking, improving both accuracy and efficiency. Extensive experiments show that our proposed UNTrack outperforms state-of-the-art UAV trackers. We believe our dataset and framework will drive future research in this area. The dataset is available on https://github.com/q2479036243/MUST-Multispectral-UAV-Single-Object-Tracking.
• Abstract（参考訳）: UAVトラッキングは、RGBベースのトラッカーの性能を制限する小型のターゲットやオクルージョンなど、現実世界のシナリオにおいて大きな課題に直面している。 追加のスペクトル情報を取得するマルチスペクトル画像(MSI)は、これらの課題に対して有望な解決策を提供する。 しかし、この分野の進歩は関連するデータセットの欠如によって妨げられている。 このギャップに対処するために、我々は、様々な環境や課題にまたがる250のビデオシーケンスを含む、最初の大規模マルチスペクトルUAVシングルオブジェクト追跡データセット(MUST)を導入し、マルチスペクトルUAV追跡のための包括的なデータ基盤を提供する。 また、スペクトルプロンプト、初期テンプレート、シーケンシャル検索からのスペクトル、空間、時間的特徴をエンコードする新しい追跡フレームワークUNTrackを提案する。 UNTrackでは、最適関係モデリングのためのスペクトル背景除去機構を備えた非対称トランスフォーマーと、スペクトルプロンプトを継続的に更新して追跡を洗練し、精度と効率を向上するエンコーダを採用している。 大規模な実験により、提案したUNTrackは最先端のUAVトラッカーより優れていることが示された。 当社のデータセットとフレームワークが、この分野の将来的な研究を促進すると信じています。 データセットはhttps://github.com/q2479036243/MUST-Multispectral-UAV-Single-Object-Trackingで公開されている。

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