BioDrone：用于鲁棒视觉的仿生无人机单目标跟踪基准
计算机视觉与模式识别
2024-02-08 v1
摘要
单目标跟踪（single object tracking, SOT）是计算机视觉中的一个基本问题，具有广泛的应用，包括自动驾驶、增强现实和机器人导航。SOT的鲁棒性面临两个主要挑战：微小目标和快速运动。这些挑战在无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）拍摄的视频中尤为明显，其中目标通常距离相机很远，并且通常相对于相机有显著运动。为了评估SOT方法的鲁棒性，我们提出了BioDrone——第一个基于仿生无人机的SOT视觉基准。与现有的UAV数据集不同，BioDrone的视频由扑翼UAV系统拍摄，由于其空气动力学特性，存在严重的相机抖动。因此，BioDrone突出了连续帧之间剧烈变化的微小目标跟踪，为SOT提供了一个新的鲁棒视觉基准。迄今为止，BioDrone提供了最大的基于UAV的SOT基准，具有高质量的细粒度手动标注，并自动生成帧级标签，专为鲁棒视觉分析而设计。利用我们提出的BioDrone，我们对现有的SOT方法进行了系统评估，比较了20个代表性模型的性能，并研究了优化SOTA方法（KeepTrack KeepTrack）以实现鲁棒SOT的新手段。我们的评估为鲁棒SOT提供了新的基线和见解。展望未来，我们希望BioDrone不仅将作为鲁棒SOT的高质量基准，还将为未来鲁棒计算机视觉研究提供契机。数据库、工具包、评估服务器和基线结果可在 http://biodrone.aitestunion.com 获取。
引用
@article{arxiv.2402.04519,
title = {BioDrone: A Bionic Drone-based Single Object Tracking Benchmark for Robust Vision},
author = {Xin Zhao and Shiyu Hu and Yipei Wang and Jing Zhang and Yimin Hu and Rongshuai Liu and Haibin Ling and Yin Li and Renshu Li and Kun Liu and Jiadong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.04519},
year = {2024}
}
备注
This paper is published in IJCV (refer to DOI). Please cite the published IJCV