대상 추적의 대일치에 향하여

우리는 단일 네트워크에서 동일한 모델 매개변수를 사용하여 simultaneously solve (동시 해결) 네 가지 추적 문제(SOT, MOT, VOS, MOTS)를 동시에 해결할 수 있는 통합 방법인 유니콘(Unicorn)을 제시합니다. 객체 추적 문제의 정의가 분산되어 있기 때문에, 대부분의 기존 추적기는 특정 작업이나 일부 작업만을 처리하기 위해 개발되었으며, 특정 작업의 특성에 과도하게 특화되었습니다. 이와 대조적으로, 유니콘은 모든 추적 작업에서 동일한 입력, 백본(Backbone), 임베딩(Embedding), 그리고 헤드(Head)를 채택하여 통합된 솔루션을 제공합니다. 우리는 처음으로 추적 네트워크 아키텍처와 학습 패러다임의 큰 통합을 이루어냈습니다. 유니콘은 LaSOT, TrackingNet, MOT17, BDD100K, DAVIS16-17, MOTS20, BDD100K MOTS 등 8개의 추적 데이터셋에서 해당 작업에 특화된 추적기들과 비등하거나 우월한 성능을 보입니다. 우리는 유니콘이 일반적인 시각 모델로 나아가는 견고한 단계가 될 것이라고 믿습니다. 코드는 https://github.com/MasterBin-IIAU/Unicorn 에서 확인할 수 있습니다.