Siamese nätverksbaserade spårare formulerar spårning som konvolutionell funktion korskorrelation mellan en målmall och en sökregion. Siamese trackers har dock fortfarande en noggrannhetsklyfta jämfört med state-of-theart algoritmer och de kan inte dra nytta av funktioner från djupa nätverk, såsom ResNet-50 eller djupare. I detta arbete bevisar vi att den grundläggande orsaken är bristen på strikt översättningsinvariant. Genom omfattande teoretisk analys och experimentell validering bryter vi denna begränsning genom en enkel men effektiv spatial medveten provtagningsstrategi och utbildar framgångsrikt en ResNet-driven Siamese tracker med betydande prestandavinst. Dessutom föreslår vi en ny modellarkitektur för att utföra lagervisa och djupvisa aggregeringar, vilket inte bara ytterligare förbättrar noggrannheten utan också minskar modellstorleken. Vi genomför omfattande ablation studier för att visa effektiviteten av den föreslagna spåraren, som för närvarande får de bästa resultaten på fem stora spårningsriktmärken, inklusive OTB2015, VOT2018, UAV123, LaSOT, och TrackingNet. * De tre första författarna bidrog lika mycket. Arbete utfört på SenseTime. Projektets sida: http://bo-li.info/SiamRPN++. samhället. Dessa Siamese trackers formulerar det visuella objekt spårning problem som att lära sig en allmän likhet karta genom korskorrelation mellan funktionen representationer lärt sig för målmallen och sökregionen. För att säkerställa spårning effektivitet, är den offline lärde Siamese likhetsfunktionen ofta fast under körtiden [42, 1, 16]. CFNet tracker [43] och DSiam tracker [12] uppdaterar spårningsmodellen via en löpande genomsnittsmall respektive en snabb omvandlingsmodul. SiamRNN-spåraren [25] introducerar regionens förslagsnätverk [25] efter Siamese-nätverket och utför gemensam klassificering och regression för spårning. DaSiamRPN-spåraren [54] introducerar ytterligare en ditraktor-insiktsmodul och förbättrar modellens diskrimineringskraft.
Den mest avancerade siamese-baserade tracker är SiamRPN++ REF, använder ResNet-50 för funktion representation.
SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking With Very Deep Networks
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}