Deep Neural Networks for Visual Object Tracking: An Investigation of Performance Optimization

This thesis advances visual object tracking by introducing four key enhancements that address current limitations in training data, network architecture, and tracking methodologies. It proposes a refined sampling strategy for Siamese Networks to enrich training data and develops a more efficient Partially Siamese Network through neural architecture search, achieving superior performance on benchmarks. The work further streamlines tracking with a new transformer-based pipeline and breaks ground with a speech-guided tracking framework, improving human-machine collaboration. These advancements are thoroughly validated, marking significant progress in the visual object tracking domain

RaViGEn. Generador de Video Radar desde información DIS para sistemas de adiestramiento marítimo

Este Trabajo de Fin de Máster, en adelante TFM, se centra en el desarrollo de un producto, llamado RaViGEn, que permita la generación de vídeo radar simulado a partir de trá co DIS para centros de adiestramiento de sistemas de mando y control. La simulación de vídeo radar, o vídeo en crudo, es una necesidad histórica que no ha sido cubierta debido a la alta inversión necesaria para conseguir una simulación acorde a las necesidades de estos centros de adiestramiento. La integración en escenarios coordinados, haciendo uso del protocolo DIS, es un requisito sine qua non la simulación no es una herramienta útil. Tomando como referencia los estándares de la industria y haciendo uso de tecnologías libres se construye un motor de simulación que permite generar cualquier tipo de señal de vídeo radar sobre una red TCP/IP con soporte UDP multicast. La implemetación que ofrece RaViGEn permite resolver los siguientes retos: Evitar la necesidad, debido a su alto coste, de instalar sistemas reales que sean sensibles a entornos simulados en los centros de adiestramiento. Disponer de una solución software, abierta a la extensión, que sea capaz de simular diferentes formatos de vídeo radar digital. Ser capaces de integrar la señal de vídeo radar digital en una red convergente haciendo uso de un ancho de banda limitado. Ofrecer la capacidad de incorporar los distintos modelos de plataformas de nidas en el estándar DIS consiguiendo que la rma radar presentada esté acorde con la naturaleza del contacto generado en la simulación. El desarrollo de este proyecto ha seguido los principios Lean con el objetivo de maximinar el retorno de la inversión de las horas invertidas. Bajo estos principios se ha adaptado la metodología Scrum para el desarrollo, seguimiento y control del mismo. El estudio del estándar DIS, el dominio de la representación georeferenciada de la información, la profundización en tecnologías de procesamiento paralelo y de la computación grá ca son aspectos claves en el éxito de este proyecto. Junto al componente principal, RaViGEn Core, se han desarrollado dos componetes fundamentales en el éxito de este proyecto: RaViGEn Test Console es la aplicación encargada de presentar el vídeo radar para su validación visual. Platforms Simulator es una aplicación que nos permite ejecutar escenarios de simulación DIS para la validación de RaViGEn Core. RaViGEn se distingue como un producto estable, con un núcleo sólido, que permite su fácil ampliación con nuevas características.12 créditos. 243 páginas