Siam R-CNN: 재검출을 통한 시각 추적

우리는 시각적 객체 추적을 위한 이중 단계 객체 탐지 방법의 전반적인 능력을 발휘할 수 있도록 하는 시아메스 재탐지 아키텍처인 Siam R-CNN을 제안한다. 본 연구에서는 초기 프레임 템플릿과 이전 프레임 예측의 재탐지를 모두 활용하는 새로운 트랙릿 기반 동적 프로그래밍 알고리즘을 결합하여, 추적 대상 객체 및 잠재적인 방해 객체의 전체 추적 이력을 모델링한다. 이를 통해 본 방법은 더 나은 추적 결정을 내릴 수 있으며, 긴 오클루전 이후에도 추적된 객체를 재탐지할 수 있다. 또한, 유사한 외형을 가진 객체에 대한 강건성을 향상시키기 위해 새로운 하드 예제 마이닝 전략을 제안한다. Siam R-CNN은 10개의 추적 벤치마크에서 현재까지 가장 뛰어난 성능을 기록하였으며, 특히 장기 추적에서 두드러진 성과를 보였다. 코드와 모델은 www.vision.rwth-aachen.de/page/siamrcnn에서 공개된다.