論文の概要: FocusTrack: A Self-Adaptive Local Sampling Algorithm for Efficient Anti-UAV Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13604v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 10:18:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 16:15:47.288036
• Title: FocusTrack: A Self-Adaptive Local Sampling Algorithm for Efficient Anti-UAV Tracking
• Title（参考訳）: FocusTrack: 効率的なアンチUAV追跡のための自己適応型局所サンプリングアルゴリズム
• Authors: Ying Wang, Tingfa Xu, Jianan Li,
• Abstract要約: FocusTrackは、検索領域を動的に洗練し、特徴表現を強化する新しいフレームワークである。 FocusTrackはグローバルベースのトラッカーを超え、30G MACしか必要とせず、FocusTrack (SRA)で143 fps、フルバージョンで44 fpsを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.97806906260278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anti-UAV tracking poses significant challenges, including small target sizes, abrupt camera motion, and cluttered infrared backgrounds. Existing tracking paradigms can be broadly categorized into global- and local-based methods. Global-based trackers, such as SiamDT, achieve high accuracy by scanning the entire field of view but suffer from excessive computational overhead, limiting real-world deployment. In contrast, local-based methods, including OSTrack and ROMTrack, efficiently restrict the search region but struggle when targets undergo significant displacements due to abrupt camera motion. Through preliminary experiments, it is evident that a local tracker, when paired with adaptive search region adjustment, can significantly enhance tracking accuracy, narrowing the gap between local and global trackers. To address this challenge, we propose FocusTrack, a novel framework that dynamically refines the search region and strengthens feature representations, achieving an optimal balance between computational efficiency and tracking accuracy. Specifically, our Search Region Adjustment (SRA) strategy estimates the target presence probability and adaptively adjusts the field of view, ensuring the target remains within focus. Furthermore, to counteract feature degradation caused by varying search regions, the Attention-to-Mask (ATM) module is proposed. This module integrates hierarchical information, enriching the target representations with fine-grained details. Experimental results demonstrate that FocusTrack achieves state-of-the-art performance, obtaining 67.7% AUC on AntiUAV and 62.8% AUC on AntiUAV410, outperforming the baseline tracker by 8.5% and 9.1% AUC, respectively. In terms of efficiency, FocusTrack surpasses global-based trackers, requiring only 30G MACs and achieving 143 fps with FocusTrack (SRA) and 44 fps with the full version, both enabling real-time tracking.
• Abstract（参考訳）: 対UAV追跡は、小さなターゲットサイズ、突然のカメラの動き、散らかった赤外線背景など、重大な課題を提起する。 既存の追跡パラダイムは、グローバルな手法とローカルな手法に大別できる。 SiamDTのようなグローバルベースのトラッカーは、視野全体をスキャンすることで高い精度を達成するが、過度の計算オーバーヘッドに悩まされ、現実世界のデプロイメントが制限される。 対照的に、OSTrack や ROMTrack などの局所的手法は、探索領域を効率的に制限するが、カメラの急激な動きによってターゲットが大きな変位をした場合に苦労する。 予備実験により、適応探索領域調整と組み合わせた局所トラッカーは、追跡精度を大幅に向上し、局所トラッカーとグローバルトラッカーのギャップを狭めることができることが明らかとなった。 この課題に対処するため,探索領域を動的に洗練し,特徴表現を強化し,計算効率と追跡精度の最適バランスを実現する新しいフレームワークであるFocusTrackを提案する。 具体的には、探索領域調整(SRA)戦略は、目標存在確率を推定し、視野を適応的に調整し、目標が焦点内に留まることを保証する。 さらに,検索領域によって生じる特徴劣化に対処するため,ATMモジュールを提案する。 このモジュールは階層情報を統合し、ターゲット表現をきめ細かな詳細で強化する。 実験の結果、FocusTrackは最先端のパフォーマンスを達成し、AntiUAVでは67.7%、AntiUAV410では62.8%、ベースライントラッカーでは8.5%、AUCでは9.1%であった。 効率面では、FocusTrackはグローバルベースのトラッカーを超え、30G MACしか必要とせず、FocusTrack (SRA)で143 fps、フルバージョンで44 fpsを達成でき、どちらもリアルタイムトラッキングが可能である。

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