論文の概要: CST Anti-UAV: A Thermal Infrared Benchmark for Tiny UAV Tracking in Complex Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23473v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 11:53:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.719111
• Title: CST Anti-UAV: A Thermal Infrared Benchmark for Tiny UAV Tracking in Complex Scenes
• Title（参考訳）: CST Anti-UAV:複雑な場面におけるチニーUAV追跡のための熱赤外ベンチマーク
• Authors: Bin Xie, Congxuan Zhang, Fagan Wang, Peng Liu, Feng Lu, Zhen Chen, Weiming Hu,
• Abstract要約: 我々は,単一物体追跡(SOT)に特化して設計された,Tiny UAV(CST)を用いた複合シーンにおける新しい熱赤外データセットを提案する。 240kを超える高品質なバウンディングボックスアノテーションを備えた220の動画シーケンスが含まれており、多数の小型UAVターゲットと、多様で複雑なシーンの2つの重要な特性を強調している。 CST Anti-UAVは、完全な手動フレームレベルの属性アノテーションを組み込んだ最初のデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.983551600618476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread application of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has raised serious public safety and privacy concerns, making UAV perception crucial for anti-UAV tasks. However, existing UAV tracking datasets predominantly feature conspicuous objects and lack diversity in scene complexity and attribute representation, limiting their applicability to real-world scenarios. To overcome these limitations, we present the CST Anti-UAV, a new thermal infrared dataset specifically designed for Single Object Tracking (SOT) in Complex Scenes with Tiny UAVs (CST). It contains 220 video sequences with over 240k high-quality bounding box annotations, highlighting two key properties: a significant number of tiny-sized UAV targets and the diverse and complex scenes. To the best of our knowledge, CST Anti-UAV is the first dataset to incorporate complete manual frame-level attribute annotations, enabling precise evaluations under varied challenges. To conduct an in-depth performance analysis for CST Anti-UAV, we evaluate 20 existing SOT methods on the proposed dataset. Experimental results demonstrate that tracking tiny UAVs in complex environments remains a challenge, as the state-of-the-art method achieves only 35.92% state accuracy, much lower than the 67.69% observed on the Anti-UAV410 dataset. These findings underscore the limitations of existing benchmarks and the need for further advancements in UAV tracking research. The CST Anti-UAV benchmark is about to be publicly released, which not only fosters the development of more robust SOT methods but also drives innovation in anti-UAV systems.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(Unmanned Aerial Vehicles, UAV)の広範囲の応用は、公衆の安全とプライバシーに関する深刻な懸念を引き起こし、UAVの認識を反UAVのタスクに欠かせないものにしている。 しかし、既存のUAV追跡データセットは主に顕著なオブジェクトを特徴とし、シーンの複雑さと属性表現の多様性が欠如しており、現実のシナリオへの適用性が制限されている。 これらの制限を克服するため、CST Anti-UAVは、Tiny UAVs (CST) を用いた複合シーンにおけるSOT(Single Object Tracking)用に特別に設計された新しい熱赤外線データセットである。 240kを超える高品質なバウンディングボックスアノテーションを備えた220の動画シーケンスが含まれており、多数の小型UAVターゲットと、多様で複雑なシーンの2つの重要な特性を強調している。 我々の知る限り、CST Anti-UAVは、完全な手動フレームレベルの属性アノテーションを組み込んだ最初のデータセットであり、様々な課題の下で正確な評価を可能にする。 CSTアンチUAVの詳細な性能解析を行うため,提案したデータセット上で20の既存SOT手法を評価した。 実験の結果、複雑な環境での小さなUAVの追跡は依然として困難であり、最先端の手法は35.92%の精度しか達成せず、反UAV410データセットで観測された67.69%よりもはるかに低い。 これらの結果は、既存のベンチマークの限界と、UAV追跡研究のさらなる進歩の必要性を浮き彫りにしている。 CST Anti-UAVベンチマークは、より堅牢なSOTメソッドの開発を促進するだけでなく、アンチUAVシステムの革新を推進している。

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