Core Concepts
変形するオブジェクトの追跡は、自律システム、人とコンピューターの相互作用、セキュリティアプリケーションなど、さまざまな分野で重要な課題である。本研究では、変形するオブジェクトの追跡に特化したベンチマークデータセットDTTOを提案し、20種類の最新のトラッカーの性能を評価することで、この課題に対する現状の課題と今後の方向性を明らかにする。
Abstract
本研究は、変形するオブジェクトの追跡に焦点を当てた新しい視覚追跡の課題に取り組んでいる。具体的には、この課題に特化したデータセットDTTOを提案している。DTTOには100本の動画シーケンスが含まれ、約9.3Kフレームに及ぶ。各フレームにおいて、オブジェクトの変形を示す丁寧な手動アノテーションが行われている。これは、変形するオブジェクトの追跡に特化した初めてのベンチマークである。
さらに、20種類の最新のトラッカーの性能を包括的に評価し、基準を示している。実験結果から、現在の視覚追跡手法では変形するオブジェクトの追跡に課題があることが明らかになった。特に、オブジェクトの外観、形状、コンテキストが大きく変化する場合に、トラッカーの性能が大幅に低下することが示された。
本研究の提案するDTTOデータセットは、変形するオブジェクトの追跡に関する今後の研究と応用を促進することが期待される。また、従来の物体追跡の枠組みを超えた高度な追跡課題に対する関心と革新を喚起することを目指している。
Stats
本研究のDTTOデータセットは100本の動画シーケンスから構成され、約9.3Kフレームに及ぶ。
各フレームには、変形するオブジェクトの丁寧な手動アノテーションが行われている。