[論文レビュー] FCLT - A Fully-Correlational Long-Term Tracker

Alan Lukežič, Luka Čehovin Zajc+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 27, 2017

Video Surveillance and Tracking Methods参考文献 36被引用数 14

ひとこと要約

FuCoLoT は、複数の時間スケールで訓練された相関フィルタを用いて、相関応答を介した効率的なターゲット再検出と障害推定を可能にする完全相関型の長期追跡手法である。UAV20L ベンチマークにおいて最先端の性能を達成しており、19%以上も優れている。1つのCPUスレッドで15fpsで動作し、メモリ使用量は10分の1にまで削減されている。

ABSTRACT

We propose FuCoLoT -- a Fully Correlational Long-term Tracker. It exploits the novel DCF constrained filter learning method to design a detector that is able to re-detect the target in the whole image efficiently. FuCoLoT maintains several correlation filters trained on different time scales that act as the detector components. A novel mechanism based on the correlation response is used for tracking failure estimation. FuCoLoT achieves state-of-the-art results on standard short-term benchmarks and it outperforms the current best-performing tracker on the long-term UAV20L benchmark by over 19%. It has an order of magnitude smaller memory footprint than its best-performing competitors and runs at 15fps in a single CPU thread.

研究の動機と目的

• 深刻な隠蔽や顔貌の大きな変化が生じる状況下での長期視覚追跡の課題に対処すること。
• 高い精度を維持したまま長期追跡におけるメモリ消費量を低減すること。
• 長期追跡シナリオにおける障害検出とターゲット再検出の効率を向上させること。
• ディープニューラルネットワークを犠牲にせずに、単一CPUシステムでリアルタイム性能を実現すること。

提案手法

• FuCoLoT は、長時間にわたるシーケンス全体で高い検出耐性を実現するために、異なる時間スケールで訓練された複数の相関フィルタを採用している。
• 効率的かつ正確なターゲット局所化を可能にするために、DCF制約付きのフィルタ学習手法を新たに導入している。
• 追跡障害の推定とターゲット再検出のトリガーに、相関応答に基づくメカニズムを採用している。
• 深層ニューラルネットワークに代えて、軽量な相関フィルタを活用することで、コンactなメモリフットプリントを維持している。
• 1つのCPUスレッドのみで動作し、15fpsのリアルタイム性能を発揮することで、低リソースデバイスへのデプロイが可能である。
• 複数の時間スケールにわたる相関応答を活用することで、画像全体にわたるターゲットの効率的再検出が可能になっている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ディープラーニングに依存せずに、完全相関型の追跡手法が長期追跡ベンチマークで最先端の性能を達成できるか？
• RQ2 複数の時間スケールにわたる相関フィルタを効果的に統合することで、長期追跡の耐性を向上させられるか？
• RQ3 軽量な相関ベースの追跡手法が、最小限のメモリ使用量で単一CPUスレッド上でリアルタイム推論を実現できるか？
• RQ4 相関応答に基づくメカニズムが、長期追跡において信頼性高く障害を検出し、再検出をトリガーできるか？

主な発見

• FuCoLoT は、長期追跡ベンチマーク UAV20L において、前回の最高性能を記録した手法よりも19.1%高い精度を達成した。
• 1つのCPUスレッドでのみ動作し、低エンドハードウェア上でのリアルタイムデプロイが可能である。
• 最高性能を記録した競合手法と比較して、メモリ使用量が10分の1にまで削減された。
• マルチタイムスケール相関フィルタの活用により、長時間の隠蔽後における再検出能力が顕著に向上した。
• 相関応答に基づく障害推定メカニズムにより、困難な追跡シナリオにおける耐性が向上した。
• 標準的な短期追跡ベンチマークでも最先端の性能を達成しており、汎用性が確認された。