GOT-10k

GOT-10k: A Large High-Diversity Benchmark for Generic Object Tracking in the Wild

INTRODUCTION

GOT-10k包含了超过10000条视频，人工标注边界框超过150万个。分为563个目标类别，87种运动模式。

Purpose:

$\cdot$ provide a unified platform for deep trackers;

$\cdot$ make tracking data and evaluation metrics more general.

Contribution:

Dataset. GOT-10k包含了超过10000条视频，人工标注边界框超过150万个。分为563个目标类别，87种运动模式。目标均为真实世界中的运动物体。

Benchmark. 在GOT-10k上测试了多个现今算法并评估了他们的表现。讨论了现有工作的限制以及未来工作的可能方向。

Evaluation Protocol. 引入了one-shot principle以达到对deep trackers的无偏差评估；进行了一系列实验来选择紧凑而具有高度代表性的测试子集，从而实现高效评估。

Dataset construction

Collection of videos:

使用了WordNet作为骨干来筛选目标和运动类别。

每个视频包含两个标签：object和motion。四个名词作为initial pool: animal, person, artifact, natural object and part。motion class延伸为locomotion, action and sport。生成出来的字典先淘汰掉不常见的/静态的/重复的词组，然后根据Youtube搜索数量进行排序，选择rank高的标签。

Annotation of trajectories:

$\cdot$ 按照目标检测的标准来设计标定框，即标定框为正矩形；

$\cdot$ 提供可见比率的注释，
可见比率是指目标可见部分的百分比，分为0，15%，30%，45%，60%，75%，90%，100%七种情况。

Dataset splitting:

数据集分为训练，验证，测试三个子集。

训练集和测试集之间需要有明确的隔离以验证模型的泛化能力：

​ ——one-shot principle，训练集和测试集不重叠；

设计紧凑的测试集以减少模型测试耗时：

​ ——通过研究视频数量/目标类别/运动类别/重复时间的影响，最终的测试子集包含180个视频，84类移动物体和32种运动形式；除了person类之外，训练视频和测试视频之间的所有对象类都是不重叠的；而对于人而言，训练和测试之间的运动类别并不重叠。每个跟踪器进行3次实验并平均得分以确保可靠的评估。

EXPERIMENTS

Baseline models

$\cdot$ Deep learning based trackers.
​ ——MDNet, GOTURN, CF2, SiamFC, CFNet, SiamFCv2, CFNetc2.

$\cdot$ Correlation filters based trackers.

​ ——CSK, KCF, DAT, LCT, SAMF, DSST, Staple, SRDCF, SRDCFdecon, CCOT, BACF, ECO.

$\cdot$ Traditional trackers.

​ ——LK, IVT, L1APG, MEEM.

Evaluation Methodology

$\cdot$ Average overlap (AO)

    ——GT和算法预测的目标框的overlap的平均值（AUC）。

$\cdot$ Success rate (SR)

​ ——ovelap超过50%的帧数的百分比。

Performance

Evaluation by Challenges

$\cdot$ Occlusion. 可见部分$v\le 0.6$

$\cdot$ Scale variation. 尺度变化定义为maxisi/minisi​max_i s_i /min_i s_i​maxi​s