다중 객체 비디오에서의 어텐션 기반 단일 객체 추적 모델 연구

Q: 이 논문에서 정의한 단일 객체 추적이란 무엇인가?

단일 객체 추적은 비디오의 특정 프레임에서 객체를 포함하는 영역이 입력될 때, 이후의 프레임들에서 해당 객체를 추적하는 기술이다. 이는 스마트시티에서 드론이나 CCTV를 이용하여 도주하는 차량을 추적하는 등 치안 문제 해결에 활용될 수 있다.

Q: 다중 객체 비디오에서 단일 객체 추적의 정확도를 높이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 특징 추출기와 예측-헤드 네트워크에 어텐션 모듈을 추가하여 다중 객체 비디오에서 단일 객체 추적의 정확도를 높일 수 있다. 특징 추출기의 CBAM 모듈은 추적 대상에 집중하게 하고, 예측-헤드 네트워크의 공간 어텐션 모듈은 추적 대상의 위치와 크기를 더 정확하게 예측하도록 돕는다.

안성현; 조영완; 박상현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 안성현 (가톨릭대학교) 조영완 (연세대학교) 박상현 (연세대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.12

수록면: 628 - 630 (3page)

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단일 객체 추적(Single Object Tracking)이란 비디오에서 선택된 객체를 추적하는 기술이다. 단일 객체 추적 연구는 Fully Convolutional Siamese Network (Siam FC)를 기반으로 하며, 모델은 크게 세 가지 네트워크로 구성된다. 먼저 특징 추출기는 추적 대상을 포함하는 템플릿 영상과 추적 대상을 찾을 검색 영상의 특징을 각각 추출한다. 이후 특징 융합 네트워크는 추출된 특징에 대한 유사도를 계산하고, 예측-헤드 네트워크 ... 전체 초록 보기

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