論文の概要: Architecture and evaluation protocol for transformer-based visual object tracking in UAV applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03904v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 10:12:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.262414
• Title: Architecture and evaluation protocol for transformer-based visual object tracking in UAV applications
• Title（参考訳）: UAVアプリケーションにおけるトランスフォーマーを用いた視覚物体追跡のためのアーキテクチャと評価プロトコル
• Authors: Augustin Borne, Pierre Notin, Christophe Hennequin, Sebastien Changey, Stephane Bazeille, Christophe Cudel, Franz Quint,
• Abstract要約: 既存のビジュアルトラッカーは複雑なシナリオでは堅牢性に欠けるか、リアルタイムの組込み使用には計算的に要求されすぎている。 変換器ベースのトラッカーと拡張カルマンフィルタを組み合わせたモジュール非同期追跡アーキテクチャ(MATA)を提案する。 本稿では,ハードウェアに依存しない組込み指向評価プロトコルとNT2Fと呼ばれる新しいメトリクスを導入し,トラッカーが外部の助けなしにトラッキングシーケンスをどれだけ長く維持できるかを定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object tracking from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is challenged by platform dynamics, camera motion, and limited onboard resources. Existing visual trackers either lack robustness in complex scenarios or are too computationally demanding for real-time embedded use. We propose an Modular Asynchronous Tracking Architecture (MATA) that combines a transformer-based tracker with an Extended Kalman Filter, integrating ego-motion compensation from sparse optical flow and an object trajectory model. We further introduce a hardware-independent, embedded oriented evaluation protocol and a new metric called Normalized time to Failure (NT2F) to quantify how long a tracker can sustain a tracking sequence without external help. Experiments on UAV benchmarks, including an augmented UAV123 dataset with synthetic occlusions, show consistent improvements in Success and NT2F metrics across multiple tracking processing frequency. A ROS 2 implementation on a Nvidia Jetson AGX Orin confirms that the evaluation protocol more closely matches real-time performance on embedded systems.
• Abstract（参考訳）: Unmanned Aerial Vehicles (UAV) からの物体追跡は、プラットフォームダイナミクス、カメラモーション、オンボードリソースの制限による課題である。 既存のビジュアルトラッカーは複雑なシナリオでは堅牢性に欠けるか、リアルタイムの組込み使用には計算的に要求されすぎている。 本稿では,変圧器をベースとしたトラッカーと拡張カルマンフィルタを組み合わせたモジュール非同期追従アーキテクチャ(MATA)を提案する。 さらに,ハードウェアに依存しない組込み指向評価プロトコルとNT2Fと呼ばれる新しいメトリクスを導入し,トラッカーが外部の助けなしにトラッキングシーケンスをどれだけ長く維持できるかを定量化する。 UAVベンチマークの実験では、合成オクルージョンを備えた拡張UAV123データセットを含む、複数のトラッキング処理周波数にわたる成功とNT2Fメトリクスの一貫性のある改善が示されている。 Nvidia Jetson AGX Orin上でのROS 2の実装では、評価プロトコルが組込みシステムのリアルタイム性能とより密に一致していることを確認した。

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