# Towards Low-Latency Event Stream-based Visual Object Tracking: A Slow-Fast Approach

### 저자

Shiao Wang, Xiao Wang, Liye Jin, Bo Jiang, Lin Zhu, Lan Chen, Yonghong Tian, Bin Luo

### 개요

본 논문에서는 저지연 응용을 위해 생체 모방 이벤트 카메라를 사용한 시각적 객체 추적을 위한 새로운 Slow-Fast Tracking 패러다임인 SFTrack을 제안합니다.  SFTrack은 계산 자원이 충분한 환경을 위한 고정밀 저속 추적기와 지연 시간에 민감하고 자원이 제한된 환경을 위한 효율적인 고속 추적기의 두 가지 보완적인 모드를 지원합니다. 고시간 해상도 이벤트 스트림에서 그래프 기반 표현 학습을 수행한 후, 학습된 그래프 구조 정보를 두 개의 FlashAttention 기반 비전 백본에 통합하여 각각 저속 및 고속 추적기를 생성합니다. 고속 추적기는 경량 네트워크 설계와 단일 순방향 패스에서 여러 바운딩 박스 출력을 생성하여 낮은 지연 시간을 달성합니다. 마지막으로, 감독 미세 조정을 통해 두 추적기를 원활하게 결합하고 지식 증류 전략을 통해 고속 추적기의 성능을 더욱 향상시킵니다. FE240, COESOT 및 EventVOT를 포함한 공개 벤치마크에 대한 광범위한 실험을 통해 제안된 방법의 효과와 효율성을 다양한 실제 시나리오에서 입증합니다. 소스 코드는 [https://github.com/Event-AHU/SlowFast_Event_Track에서](https://github.com/Event-AHU/SlowFast_Event_Track%EC%97%90%EC%84%9C) 공개되었습니다.

### 시사점, 한계점

- **시사점:**

    - 저지연, 자원 제약 환경에서 효과적인 시각적 객체 추적을 위한 새로운 Slow-Fast Tracking 패러다임 제시.

    - 이벤트 카메라를 활용하여 기존 프레임 기반 방법의 한계를 극복.

    - 고속 추적기의 경량화 설계 및 다중 바운딩 박스 출력을 통한 저지연 성능 달성.

    - 지식 증류를 통한 고속 추적기 성능 향상.

    - 공개 벤치마크에서 우수한 성능 검증 및 소스 코드 공개.

- **한계점:**

    - 제안된 방법의 일반화 성능에 대한 추가적인 평가 필요.

    - 다양한 이벤트 카메라 센서 및 환경 조건에 대한 로버스트니스 평가 필요.

    - 고속 추적기의 정확도와 저속 추적기의 효율성 사이의 균형점 설정에 대한 추가적인 연구 필요.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2505.12903)

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