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Anti-UAV: A Large-Scale Benchmark for Vision-Based UAV Tracking

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作者
Nan Jiang,Kuiran Wang,Xiaoke Peng,Xuehui Yu,Qiang Wang,Junliang Xing,Guorong Li,Guodong Guo,Qixiang Ye,Jianbin Jiao,Jian Zhao,Zhenjun Han
出处
期刊:IEEE Transactions on Multimedia [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:25: 486-500 被引量:52
标识
DOI:10.1109/tmm.2021.3128047
摘要

Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have many applications in both commerce and recreation. However, irresponsibly operated UAVs will pose a threat to public safety. Therefore, developing our understanding of UAVs and their uses is of particular interest. This paper considers tracking UAVs, which provide multifaceted information around location, paths and trajectories. To facilitate research on this topic, we introduce a new benchmark, herein referred to as Anti-UAV, which provides a novel direction for UAV tracking with more than 300 video pairs containing over 580 k manually annotated bounding boxes. Addressing anti-UAV research challenges could help to design anti-UAV systems, which in turn may improve surveillance. Accordingly, we have proposed a simple yet effective approach, called dual-flow semantic consistency (DFSC) is proposed for UAV tracking. Modulated by the semantic flow across video sequences, tracker learns more robust class-level semantic information and obtains more discriminative instance-level features. Experiments highlight significant performance gain with the proposed approach over state-of-the-art trackers and the challenging aspects of Anti-UAV. The Anti-UAV benchmark and the code for the proposed approach have been made publicly available at https://github.com/ucas-vg/Anti-UAV and https://github.com/ZhaoJ9014/Anti-UAV .
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