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#750
summarized by : QIU YUE
どんな論文か？
新たなVideo Object Tracking手法を提案．既存のSiamese-basedな手法が比較的に精度と実行時間の平衡が得られているが、Distractor（ノイズ背景）などに対してロバスト性が低い問題点がある．ここで新たなSiamese relation networkを提案し、Contrastive Learningにより背景前景分離のロバスト性を向上できた．
新規性
①Siamese-based trackersベースのVideo Object Tracking（VOT）手法の問題点を分析した（Distractorに弱い）。②新たなVOT手法を提案．有効的にDistractorを対応しながら複数のデータセットでSoTAを達成．ここで、Contrastive Learningを導入する仕組みにより背景と前景要素の物体を区別している．
結果
既存の5つのVOT（Video Object Tracking）データセット：VOT2018、VOT2019、OTB100、LaSOT、UAV123でSoTAを達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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