Continuity-Aware Latent Interframe Information Mining for Reliable UAV Tracking

要約

無人航空機 (UAV) の追跡は、自律ナビゲーションにとって重要であり、ロボット オートメーション分野で幅広い用途があります。
ただし、頻繁なオクルージョンやアスペクト比の変化などのさまざまな問題があるため、信頼性の高い UAV 追跡は依然として困難な課題です。
さらに、既存の作業のほとんどは、追跡パフォーマンスを向上させるための明示的な情報に主に焦点を当てており、潜在的なフレーム間接続を無視しています。
上記の問題に対処するために、この作業では、信頼性の高い UAV 追跡、つまり ClimRT のための継続性を意識した潜在的なフレーム間情報マイニングを備えた新しいフレームワークを提案します。
具体的には、新しい効率的な連続性を意識した潜在的なフレーム間情報マイニング ネットワーク (ClimNet) が UAV 追跡用に提案され、2 つの隣接するフレーム間に非常に効果的な潜在的なフレームを生成できます。
さらに、新しい位置連続性トランスフォーマー (LCT) は、連続性を意識した時空間情報を完全に探索するように設計されているため、UAV 追跡が大幅に強化されます。
3 つの信頼できる航空ベンチマークに関する広範な定性的および定量的実験により、UAV 追跡パフォーマンスにおける ClimRT の堅牢性と信頼性が強く検証されます。
さらに、空中プラットフォームでの実際のテストにより、その実用性と有効性が検証されます。
コードとデモの資料は、https://github.com/vision4robotics/ClimRT で公開されています。

要約(オリジナル)

Unmanned aerial vehicle (UAV) tracking is crucial for autonomous navigation and has broad applications in robotic automation fields. However, reliable UAV tracking remains a challenging task due to various difficulties like frequent occlusion and aspect ratio change. Additionally, most of the existing work mainly focuses on explicit information to improve tracking performance, ignoring potential interframe connections. To address the above issues, this work proposes a novel framework with continuity-aware latent interframe information mining for reliable UAV tracking, i.e., ClimRT. Specifically, a new efficient continuity-aware latent interframe information mining network (ClimNet) is proposed for UAV tracking, which can generate highly-effective latent frame between two adjacent frames. Besides, a novel location-continuity Transformer (LCT) is designed to fully explore continuity-aware spatial-temporal information, thereby markedly enhancing UAV tracking. Extensive qualitative and quantitative experiments on three authoritative aerial benchmarks strongly validate the robustness and reliability of ClimRT in UAV tracking performance. Furthermore, real-world tests on the aerial platform validate its practicability and effectiveness. The code and demo materials are released at https://github.com/vision4robotics/ClimRT.

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