FEAR: 빠르고 효율적이며 정확하고 강건한 시각 추적기

우리는 빠르고 효율적이며 정확하고 강건한 시엠즈(Siamese) 시각 추적기인 FEAR를 제안한다. 본 연구는 단일 학습 가능한 파라미터만을 사용하여 시계열 정보를 포함하는 이중 템플릿( dual-template) 표현을 효과적으로 활용할 수 있는 새로운 방식을 제시한다. 또한 픽셀 단위의 융합 블록을 도입하여 추적기 아키텍처를 further 개선하였다. 앞서 언급한 모듈을 고급 백본(Backbone)과 결합함으로써, FEAR-M 및 FEAR-L 추적기는 여러 학술 벤치마크에서 정확도와 효율성 측면에서 대부분의 기존 시엠즈 추적기들을 뛰어넘는 성능을 보였다. 경량 백본을 사용한 최적화된 FEAR-XS는 현재의 시엠즈 추적기들보다 10배 이상 빠른 추적 속도를 제공하면서도 거의 최첨단 수준의 성능을 유지한다. FEAR-XS는 LightTrack보다 크기가 2.4배 작고, 속도는 4.3배 빠르며, 더 높은 정확도를 제공한다. 또한, 모델 효율성의 정의를 확장하기 위해 에너지 소비량과 실행 속도를 평가하는 FEAR 벤치마크를 도입하였다. 본 연구에서는 모바일 디바이스에서 추적기의 성능에 있어 에너지 소비가 제한 요인임을 입증하였다. 소스 코드, 사전 학습된 모델, 평가 프로토콜은 https://github.com/PinataFarms/FEARTracker 에서 공개되어 있다.