מושגי ליבה
ACTrackは、Transformerのパラメータを凍結し、軽量な条件付きネットを追加して、追跡中の空間相関と時間変動をモデル化する新しい追跡フレームワークです。
תקציר
1. Abstract:
現存の方法は外観に基づく類似性や長期的な関係モデリングによってトラッキングを行うが、連続フレーム間の豊富な時間的コンテキストが見過ごされる可能性がある。
ACTrackは、事前に学習されたTransformerバックボーンの品質と機能を保持しつつ、追跡中の空間的特徴と時間的関係をモデル化するための軽量な条件付きネットを追加します。
2. Introduction:
VOTはコンピュータビジョン分野で重要であり、多段階パイプラインに従う現在の主流トラッカーはシャムバックボーンやタスク固有のヘッドを含む。
Transformerはグローバルかつダイナミックなモデリング能力から導入されており、他の統一フレームワークも存在する。
3. Method:
ACTrackでは、事前学習されたTransformerバックボーンのパラメータを凍結し、軽量な条件付きシャム畳み込みネットを作成しています。
Data Extraction:
"Experiments demonstrate our AC-Track method is effective, which can reduce overall training time by n × or more and likewise reduce memory consumption."
סטטיסטיקה
実験ではAC-Track法が効果的であり、全体的なトレーニング時間をn倍以上削減し、同様にメモリ消費も削減できます。