論文の概要: Adapting SAM 2 for Visual Object Tracking: 1st Place Solution for MMVPR Challenge Multi-Modal Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18111v1
- Date: Fri, 23 May 2025 17:04:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.243401
- Title: Adapting SAM 2 for Visual Object Tracking: 1st Place Solution for MMVPR Challenge Multi-Modal Tracking
- Title（参考訳）: Visual Object Tracking におけるSAM 2 の適応:MMVPR Challenge Multi-Modal Tracking における第1位ソリューション
- Authors: Cheng-Yen Yang, Hsiang-Wei Huang, Pyong-Kun Kim, Chien-Kai Kuo, Jui-Wei Chang, Kwang-Ju Kim, Chung-I Huang, Jenq-Neng Hwang,
- Abstract要約: 本稿では,Segment Anything Model 2 (SAM2) を Visual Object Tracking (VOT) タスクに適用するための効果的なアプローチを提案する。
提案手法はSAM2の強力な事前学習機能を活用し,VOTアプリケーションの性能向上にいくつかの重要な手法を取り入れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.75180282940254
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present an effective approach for adapting the Segment Anything Model 2 (SAM2) to the Visual Object Tracking (VOT) task. Our method leverages the powerful pre-trained capabilities of SAM2 and incorporates several key techniques to enhance its performance in VOT applications. By combining SAM2 with our proposed optimizations, we achieved a first place AUC score of 89.4 on the 2024 ICPR Multi-modal Object Tracking challenge, demonstrating the effectiveness of our approach. This paper details our methodology, the specific enhancements made to SAM2, and a comprehensive analysis of our results in the context of VOT solutions along with the multi-modality aspect of the dataset.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Segment Anything Model 2 (SAM2) を Visual Object Tracking (VOT) タスクに適用するための効果的なアプローチを提案する。
提案手法はSAM2の強力な事前学習機能を活用し,VOTアプリケーションの性能向上にいくつかの重要な手法を取り入れている。
提案した最適化とSAM2を組み合わせることで,2024年のICPRマルチモーダル物体追跡チャレンジにおいて,AUCスコア89.4を達成し,提案手法の有効性を実証した。
本稿では,本手法,SAM2の具体的拡張,およびVOTソリューションのコンテキストにおける結果の包括的解析,およびデータセットのマルチモダリティ的側面について述べる。
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