Siamese Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicle: A Review and Comprehensive Analysis

要約

無人航空機（UAV）ベースの視覚的物体追跡は、その汎用性と有効性から、幅広いアプリケーションを可能にし、知的交通システムの分野でますます注目を集めています。深層学習の革命的なトレンドにおける新たな力として、シャムネットワークは、精度、ロバスト性、速度の有望なバランスでUAVベースのオブジェクトトラッキングに輝いています。組み込みプロセッサの開発とディープニューラルネットワークの段階的な最適化により、シャムトラッカーは幅広い研究を受け、UAVとの予備的な組み合わせが実現されています。しかし、UAVの限られた計算資源と複雑な実環境のために、シャムネットワークを用いた空中追跡は、多くの側面で依然として厳しい障害に直面しています。UAVベースのトラッキングにおけるシャムネットワークの展開をさらに模索するため、本研究では、最先端のシャムトラッカーの包括的なレビューと、典型的なUAVオンボードプロセッサを用いた評価に基づく、UAV固有の網羅的な分析を行う。そして、オンボードテストを実施し、実際のUAV展開における代表的なシャムトラッカーの実現可能性と有効性を検証している。さらに、トラッキングコミュニティの発展をより促進するため、既存のシャムトラッカーの限界を分析し、低照度評価に代表される追加実験も実施する。最後に、UAVを用いた知的交通システムのためのシャムトラッキングの発展についての展望を深く議論している。最先端のシャムトラッカーの統一フレームワーク、すなわちコードライブラリ、およびその実験評価結果は、https://github.com/vision4robotics/SiameseTracking4UAV で公開されている。

要約(オリジナル)

Unmanned aerial vehicle (UAV)-based visual object tracking has enabled a wide range of applications and attracted increasing attention in the field of intelligent transportation systems because of its versatility and effectiveness. As an emerging force in the revolutionary trend of deep learning, Siamese networks shine in UAV-based object tracking with their promising balance of accuracy, robustness, and speed. Thanks to the development of embedded processors and the gradual optimization of deep neural networks, Siamese trackers receive extensive research and realize preliminary combinations with UAVs. However, due to the UAV’s limited onboard computational resources and the complex real-world circumstances, aerial tracking with Siamese networks still faces severe obstacles in many aspects. To further explore the deployment of Siamese networks in UAV-based tracking, this work presents a comprehensive review of leading-edge Siamese trackers, along with an exhaustive UAV-specific analysis based on the evaluation using a typical UAV onboard processor. Then, the onboard tests are conducted to validate the feasibility and efficacy of representative Siamese trackers in real-world UAV deployment. Furthermore, to better promote the development of the tracking community, this work analyzes the limitations of existing Siamese trackers and conducts additional experiments represented by low-illumination evaluations. In the end, prospects for the development of Siamese tracking for UAV-based intelligent transportation systems are deeply discussed. The unified framework of leading-edge Siamese trackers, i.e., code library, and the results of their experimental evaluations are available at https://github.com/vision4robotics/SiameseTracking4UAV .

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