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초록·키워드
This paper introduces an adaptive frame-skipping strategy designed to improve the computational efficiency and inference speed of memory-based object trackers. The proposed method dynamically selects frames to skip by leveraging a composite criterion that integrates depth and motion variations, quantified through confidence intervals, interquartile ranges, and exponentially weighted moving averages. Experimental results validate the effectiveness of our approach, demonstrating substantial reductions in computational load while preserving high tracking accuracy. This framework presents a compelling solution for real-time object tracking applications, balancing efficiency with performance.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093764856
