Tracking Small and Fast Moving Objects: A Benchmark

要約

近年、学習用の大規模なデータセットが増えつつあり、ビジュアルトラッキングは大きな進歩を遂げています。しかし、この分野の現在の研究は、主に一般的なオブジェクトの追跡に焦点を当てています。本発表では、このような課題を解決するためのベンチマークであるTSFMOを紹介します。このベンチマークは、特にこの困難な課題に対する新規かつ高精度な手法の開発研究を奨励することを目的としています。TSFMOは250のシーケンスから構成され、合計で約50kフレームになります。これらのシーケンス中の各フレームは、慎重に手動でバウンディングボックスでアノテーションされています。我々の知る限り、TSFMOは特にスポーツに関連した、小さくて速い動きのあるオブジェクトのトラッキングに特化した最初のベンチマークです。既存の手法の性能を理解し、TSFMOに関する将来の研究のための比較を行うために、我々は20の最新のトラッカーをこのベンチマークで広範囲に評価した。その結果、高速で移動する物体の追跡を向上させるためには、さらなる努力が必要であることが示された。さらに、今後の研究を促進するために、評価した20のアプローチ全てを凌駕する新しいトラッカーS-KeepTrackを提案しました。TSFMOを公開することで、今後の小・高速移動体追跡の研究・応用が促進されることが期待されます。なお、TSFMOと評価結果、S-KeepTrackはこちらで公開されています。

要約(オリジナル)

With more and more large-scale datasets available for training, visual tracking has made great progress in recent years. However, current research in the field mainly focuses on tracking generic objects. In this paper, we present TSFMO, a benchmark for \textbf{T}racking \textbf{S}mall and \textbf{F}ast \textbf{M}oving \textbf{O}bjects. This benchmark aims to encourage research in developing novel and accurate methods for this challenging task particularly. TSFMO consists of 250 sequences with about 50k frames in total. Each frame in these sequences is carefully and manually annotated with a bounding box. To the best of our knowledge, TSFMO is the first benchmark dedicated to tracking small and fast moving objects, especially connected to sports. To understand how existing methods perform and to provide comparison for future research on TSFMO, we extensively evaluate 20 state-of-the-art trackers on the benchmark. The evaluation results exhibit that more effort are required to improve tracking small and fast moving objects. Moreover, to encourage future research, we proposed a novel tracker S-KeepTrack which surpasses all 20 evaluated approaches. By releasing TSFMO, we expect to facilitate future researches and applications of tracking small and fast moving objects. The TSFMO and evaluation results as well as S-KeepTrack are available at \url{https://github.com/CodeOfGithub/S-KeepTrack}.

arxiv情報

著者 Zhewen Zhang,Fuliang Wu,Yuming Qiu,Jingdong Liang,Shuiwang Li
発行日 2022-09-09 13:14:44+00:00
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