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#573
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
大規模シングル物体トラッキングのための高質データセットLaSOTを提案．LaSOTはフレームごと物体のbboxがアノテーションされ，一つのビデオが平均2500フレームから構成，物体が消えると再現なども含まれる．自然言語Specificationもビデオに追加され，Language-ベースな追跡にも可能．35手法に対しLaSOTにおいて評価実験の結果からLaSOTにおいて改善する余地があると証明．
新規性
最大規模のdensely annotated tracking benchmark.言語Specification付きで，他のLanguage-Visionタスクにも適応できる．
結果
提案のLaSOTデータセットにおいて35種類のObject Tracking手法を評価した．従来用いられているベンチマーク（例：OTB-2015）と比べ，
LaSOTにおいてパフォーマンスが大幅に落ちた．
その他（なぜ通ったか？等）
Densely annotated tracking benchmarkとして最も大規模でかつ35種類の手法に対して実験分析を行った．
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