論文の概要: Decoupled Spatio-Temporal Consistency Learning for Self-Supervised Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21606v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 09:04:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.954154
• Title: Decoupled Spatio-Temporal Consistency Learning for Self-Supervised Tracking
• Title（参考訳）: 自己教師付きトラッキングのための分散時空間一貫性学習
• Authors: Yaozong Zheng, Bineng Zhong, Qihua Liang, Ning Li, Shuxiang Song,
• Abstract要約: ボックスアノテーションを不要にするために,textbftrackerというセルフスーパービジョントラッキングフレームワークを提案する。 GOT10K, LaSOT, TrackingNetデータセットのAUC(AO)スコアが25.3%, 20.4%, 14.8%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.910676293067231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of visual tracking has been largely driven by datasets with manual box annotations. However, these box annotations require tremendous human effort, limiting the scale and diversity of existing tracking datasets. In this work, we present a novel Self-Supervised Tracking framework named \textbf{{\tracker}}, designed to eliminate the need of box annotations. Specifically, a decoupled spatio-temporal consistency training framework is proposed to learn rich target information across timestamps through global spatial localization and local temporal association. This allows for the simulation of appearance and motion variations of instances in real-world scenarios. Furthermore, an instance contrastive loss is designed to learn instance-level correspondences from a multi-view perspective, offering robust instance supervision without additional labels. This new design paradigm enables {\tracker} to effectively learn generic tracking representations in a self-supervised manner, while reducing reliance on extensive box annotations. Extensive experiments on nine benchmark datasets demonstrate that {\tracker} surpasses \textit{SOTA} self-supervised tracking methods, achieving an improvement of more than 25.3\%, 20.4\%, and 14.8\% in AUC (AO) score on the GOT10K, LaSOT, TrackingNet datasets, respectively. Code: https://github.com/GXNU-ZhongLab/SSTrack.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルトラッキングの成功は、主に手動のボックスアノテーションによるデータセットによって支えられている。 しかし、これらのボックスアノテーションは、既存のトラッキングデータセットのスケールと多様性を制限し、多大な人的労力を必要とする。 本稿では,ボックスアノテーションの不要化を目的とした,新しいセルフスーパービジョントラッキングフレームワークであるtextbf{{\tracker}}を提案する。 具体的には,グローバルな空間的局所化と局所的時間的関連性を通じて,タイムスタンプをまたいだリッチな目標情報を学習するための分散時空間整合性トレーニングフレームワークを提案する。 これにより、現実世界のシナリオにおけるインスタンスの外観や動きの変化のシミュレーションが可能になる。 さらに、マルチビューの観点からインスタンスレベルの対応を学習するように設計されており、ラベルを追加せずに堅牢なインスタンス管理を提供する。 この新たな設計パラダイムは、広範囲なボックスアノテーションへの依存を低減しつつ、自己教師付きでジェネリックトラッキング表現を効果的に学習することを可能にする。 9つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、 {\tracker} は、それぞれ GOT10K, LaSOT, TrackingNet データセット上の AUC (AO) スコアの 25.3\%, 20.4\%, 14.8\% 以上の改善を達成している。 コード:https://github.com/GXNU-ZhongLab/SSTrack.com

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