論文の概要: How Far are Modern Trackers from UAV-Anti-UAV? A Million-Scale Benchmark and New Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07385v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 10:19:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.834554
• Title: How Far are Modern Trackers from UAV-Anti-UAV? A Million-Scale Benchmark and New Baseline
• Title（参考訳）: UAV-Anti-UAVの現代のトラッカーはどこまであるか? 数百万のベンチマークと新しいベースライン
• Authors: Chunhui Zhang, Li Liu, Zhipeng Zhang, Yong Wang, Hao Wen, Xi Zhou, Shiming Ge, Yanfeng Wang,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は広範囲のアプリケーションを提供するが、安全性とプライバシー侵害のリスクも大きい。 現在の反UAV研究は、主に固定地上カメラで撮影したRGB、赤外線(IR)、またはRGB-IRビデオに焦点を当てている。 本稿では,UAV-Anti-UAVと呼ばれるマルチモーダル視覚追跡タスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.4054700050366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) offer wide-ranging applications but also pose significant safety and privacy violation risks in areas like airport and infrastructure inspection, spurring the rapid development of Anti-UAV technologies in recent years. However, current Anti-UAV research primarily focuses on RGB, infrared (IR), or RGB-IR videos captured by fixed ground cameras, with little attention to tracking target UAVs from another moving UAV platform. To fill this gap, we propose a new multi-modal visual tracking task termed UAV-Anti-UAV, which involves a pursuer UAV tracking a target adversarial UAV in the video stream. Compared to existing Anti-UAV tasks, UAV-Anti-UAV is more challenging due to severe dual-dynamic disturbances caused by the rapid motion of both the capturing platform and the target. To advance research in this domain, we construct a million-scale dataset consisting of 1,810 videos, each manually annotated with bounding boxes, a language prompt, and 15 tracking attributes. Furthermore, we propose MambaSTS, a Mamba-based baseline method for UAV-Anti-UAV tracking, which enables integrated spatial-temporal-semantic learning. Specifically, we employ Mamba and Transformer models to learn global semantic and spatial features, respectively, and leverage the state space model's strength in long-sequence modeling to establish video-level long-term context via a temporal token propagation mechanism. We conduct experiments on the UAV-Anti-UAV dataset to validate the effectiveness of our method. A thorough experimental evaluation of 50 modern deep tracking algorithms demonstrates that there is still significant room for improvement in the UAV-Anti-UAV domain. The dataset and codes will be available at {\color{magenta}https://github.com/983632847/Awesome-Multimodal-Object-Tracking}.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は広範囲の用途を提供するが、空港やインフラ検査などの分野での安全性やプライバシー侵害の重大なリスクも生じており、近年の反UAV技術の急速な発展に拍車を掛けている。 しかしながら、現在の反UAV研究は、主にRGB、赤外線(IR)、または固定地上カメラによって撮影されたRGB-IRビデオに焦点を当てており、他の移動中のUAVプラットフォームから標的のUAVを追跡することにはほとんど注意を払っていない。 このギャップを埋めるために,UAV-Anti-UAVと呼ばれるマルチモーダル視覚追跡タスクを提案する。 既存の対UAVタスクと比較して、UAV-Anti-UAVは、捕獲プラットフォームと目標の両方の急激な動きによって引き起こされる重度の二重流体障害により、より困難である。 この領域の研究を進めるために、1,810本のビデオからなる100万件のデータセットを構築し,それぞれに境界ボックス,言語プロンプト,および15のトラッキング属性を手動でアノテートする。 さらに,マンバをベースとしたUAV-Anti-UAV追跡手法であるMambaSTSを提案する。 具体的には,マンバモデルとトランスフォーマーモデルを用いてグローバルな意味的特徴と空間的特徴を学習し,時系列モデリングにおける状態空間モデルの強みを活用して,時間的トークン伝搬機構によるビデオレベルの長期コンテキストを確立する。 提案手法の有効性を検証するために,UAV-Anti-UAVデータセットの実験を行った。 50の最新のディープトラッキングアルゴリズムの徹底的な実験的評価は、UAV-Anti-UAV領域にはまだ改善の余地があることを証明している。 データセットとコードは {\color{magenta}https://github.com/983632847/Awesome-Multimodal-Object-Tracking}で公開される。

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