초록
시각적 객체 추적을 위한 경우, 이미지 시퀀스에 따라 대상의 외형이 매우 다양하게 변하기 때문에, 어떤 상황에서도 우수한 성능을 보이는 만능 온라인 추적기 구현은 매우 어렵다. 본 논문은 임의의 다수의 온라인 추적기를 적응적으로 통합하는 온라인 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능은 추적 중에 최고의 전문가(트래커)가 알려지지 않았음에도 불구하고, 어떤 이미지 시퀀스에 대해서도 최고의 트래커와 비교 가능한 성능을 이론적으로 보장한다. 대규모 변동성을 가진 벤치마크 데이터셋과 통합된 트래커를 대상으로 한 실험 연구를 통해, 제안된 방법이 최신 기술 수준의 성능을 달성할 수 있음을 입증하였다. 코드는 https://github.com/songheony/AAA-journal 에서 제공된다.