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Robust Visual Tracking Using Hierarchical Vision Transformer with Shifted Windows Multi-Head Self-Attention Shifted Windows Multi-Head Self-Attention을 갖춘 Hierarchical Vision Transformer를 사용한 강력한 시각적 추적

Peng GAO, Xin-Yue ZHANG, Xiao-Li YANG, Jian-Cheng NI, Fei WANG

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요약 :

최근 몇 년 동안 확장성과 효율성으로 인해 많은 주목을 받고 있는 Siamese 추적기에도 불구하고 연구자들은 배경 모양을 무시해 왔으며, 이로 인해 특히 배경이 어수선하고 산만한 요소가 있는 복잡한 시나리오에서 다양한 변형이 있는 임의의 대상 개체를 인식하는 데 적용할 수 없게 되었습니다. 본 논문에서는 시각적 추적을 위해 주어진 특정 대상 객체의 특성을 학습하기 위해 이동된 창 다중 헤드 셀프 어텐션이 생성되는 간단하면서도 효과적인 Siamese 추적기를 제시합니다. 제안된 추적기의 효율성을 검증하기 위해 Swin Transformer를 백본 네트워크로 사용하고 보조 기능 향상 네트워크를 도입했습니다. 두 가지 평가 데이터세트에 대한 광범위한 실험 결과는 제안된 추적기가 다른 기준선보다 성능이 우수하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E107-D No.1 pp.161-164
발행일
2024/01/01
공개일
2023/10/20
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2023EDL8053
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Peng GAO
  Qufu Normal University
Xin-Yue ZHANG
  Qufu Normal University
Xiao-Li YANG
  Qufu Normal University
Jian-Cheng NI
  Qufu Normal University
Fei WANG
  Harbin Institute of Technology

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