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#319
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
航空ロボットから撮影される教師ラベルのない夜間画像を対象とした物体追跡（UDAT）の研究である．問題設定として，夜間における教師ラベルは与えられないが、昼間における教師ラベルは与えられることを想定している．夜間と昼間との特徴量のドメインギャップを軽減するために，Transformer bridging layerを導入し，識別器が特徴量のドメインを見分けられなくなるまで敵対的に学習する．
新規性
書者らが調べた限りでは，航空ロボットから撮影される教師ラベルのない夜間画像を対象とした物体追跡（UDAT）という問題設定は初めての試みである．提案手法を評価するために，NAT2021というデータセットを新たに構築した．
結果
データセットとして，NAT2021-testとUAVDARK70とを用いた．評価指標として，成功率と精度と正規化精度とを用いた．既存手法として，SOTAの20個の追跡手法を用いた．実験では，提案手法は全ての既存手法に比べて，どのデータセット，どの評価指標においても高い性能を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
コード: https://github.com/vision4robotics/UDAT
NAT2021データセット: https://vision4robotics.github.io/NAT2021/
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