基于旋转边界框的快速视觉目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2019-09-13 v5
摘要
本文中，我们展示了一种新颖算法，利用椭圆拟合结合目标上的分割（掩码）来估计边界框旋转角度与尺寸，用于在线实时的视觉目标跟踪。我们的方法 SiamMask_E 改进了当前最优目标跟踪算法 SiamMask 的边界框拟合过程，并在配备 GPU（GeForce GTX 1080 Ti 或更高）的系统上仍保持快速跟踪帧率（80 fps）。我们在标注了旋转边界框的视觉目标跟踪数据集（VOT2016、VOT2018 和 VOT2019）上测试了我们的方法。与原始 SiamMask 相比，我们在 VOT2019 上取得了 0.652 的准确率和 0.309 的 EAO，分别比原始 SiamMask 高出 0.056 和 0.026。实现代码可在 GitHub 获取：https://github.com/baoxinchen/siammask_e。
引用
@article{arxiv.1907.03892,
title = {Fast Visual Object Tracking with Rotated Bounding Boxes},
author = {Bao Xin Chen and John K. Tsotsos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.03892},
year = {2019}
}