グローバルインスタンス追跡:目標をより多く位置決めする【JST・京大機械翻訳】

Hu Shiyu; Zhao Xin; Huang Lianghua; Huang Kaiqi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216576174508 整理番号：22P0295685

グローバルインスタンス追跡:目標をより多く位置決めする【JST・京大機械翻訳】

Global Instance Tracking: Locating Target More Like Humans

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発行年： 2022年02月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

人間の視覚システムの本質的能力であるターゲット追跡をコンピュータビジョンタスクによってシミュレートした。しかし,既存のトラッカーは,オースター実験環境でよく機能するが,オクルージョンや高速運動のような課題に失敗する。大規模なギャップは,研究が知能よりむしろ追跡性能を測定するだけであることを示した。トラッカーの知能レベルを科学的に判断する方法。意思決定問題と異なり,3つの要求(挑戦的なタスク,公正な環境,および科学的評価手順)の欠如は,質問に答えることを困難にする。本論文では,まず大域的インスタンストラッキング(GIT)タスクを提案し,人間の視覚追跡能力をモデル化するために,カメラまたは動き一貫性に関する仮定なしに,ビデオにおける任意のユーザ指定インスタンスを探索すると想定した。その後,著者らは,挑戦的な環境を作成するために高品質で大規模なベンチマークビデオCubeを構築する。最後に,追跡知能を判断するためのベースラインとして人間能力を用いた科学的評価手順を設計した。さらに,ツールキットと最新のリーダボードを有するオンラインプラットフォームを提供した。実験結果は,トラッカーと人間の明確なギャップを示すけれども,著者らは,真正の人間のようなトラッカーを作り出すために,ステップを前進させることを期待する。データベース,ツールキット,評価サーバ,およびベースライン結果はhttp://videocube.aitestunion.comで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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