Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
  • /
  • Pages.621-622
  • /
  • 2024
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the implementation of Visual Object Tracking Using Exemplar Transformer in the Embedded System

임베디드 시스템에 Exemplar Transformer를 활용한 시각적 객체 트래킹 구현에 관한 연구

  • Do-Wan Kim (Dept. of Computer Software, Dong-Seoul University) ;
  • Chae-Yeon Lim (Dept. of Computer Software, Dong-Seoul University) ;
  • Chae-Won Lee (Dept. of Computer Software, Dong-Seoul University) ;
  • Hae-Kyung Moon (Dept. of Computer Software, Dong-Seoul University)
  • 김도완 (동서울대학교 컴퓨터 소프트웨어과) ;
  • 임채연 (동서울대학교 컴퓨터 소프트웨어과) ;
  • 이채원 (동서울대학교 컴퓨터 소프트웨어과) ;
  • 문혜경 (동서울대학교 컴퓨터 소프트웨어과)
  • Published : 2024.05.23
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

본 논문은 Exemplar Transformer를 활용하여 단일 프로세서 환경에서 동작하는 시각적 객체 추적(Visual Object Tracking) 모델인 ETTrack(Exemplar Transformer Track)을 리눅스(우분투 20.04) 운영체제를 사용하는 임베디드 시스템 라떼판다 알파(LattePanda Alpha)에 탑재하였다. 데스크톱 프로세서인 Intel i7-8700와 라떼판다 알파의 Intel m3-8100y에서의 객체 추적 성능과 속도를 AUC(Area Under the ROC Curve)와 FPS를 통해서 비교평가하였다. 평가 결과 기존 트랜스포머 기반 추적 모델(TransT)과 유사한 성능, 3 FPS 빠른 추적 속도를 나타내는 것을 구현 증명하였다.

Keywords

References

  1. Yi Tay et al., "Efficient Transformers: A Survey", arXiv:2009.06732, 2020
  2. Zahra Soleimanitaleb et al, "Single Object Tracking: A Survey of Methods, Datasets, and Evaluation Metrics", arXiv:2201.13066, 2022
  3. Bin Yan et al, "LightTrack: Finding Lightweight Neural Networks for Object Tracking via One-Shot Architecture Search", arXiv:2104.14545, 2021
  4. Philippe Blatter et al., "Efficient Visual Tracking with Exemplar Transformers", arXiv:2122.09686, 2021