ABSTRACT Visuell objektspårning är ett aktivt och utmanande forskningsämne inom datorseende, eftersom föremål ofta genomgår betydande utseendeförändringar som orsakas av ocklusion, deformation och bakgrundsförlamning. Även om konvolutionella neurala nätverk (CNN)-baserade spårare har uppnått konkurrenskraftiga resultat, finns det fortfarande vissa begränsningar. De flesta befintliga CNN-baserade trackers spåra objektet genom att utnyttja hög nivå semantiska funktioner i den högsta konvolutionella skikt, vilket kan leda till låg-spatial upplösning funktionskartor och försämra lokalisering precisionen av spårning. Dessutom drar dessa trackers knappast nytta av utbildning från början till slut, eftersom utvinningen av funktioner och inlärningen av klassificerare separeras. För att hantera de ovan nämnda frågorna designar vi ett adaptivt viktat CNN-funktionsbaserat Siamese-nätverk för spårning. För att fånga rumslig och semantisk information om objektet, designar vi ett funktionsextraktion nätverk som härleder funktionskartor genom att sammanfalla funktioner i alla konvolutionella lager. För att göra funktionerna representation mer diskriminerande, föreslår vi en funktion integration nätverk. I nätverket för integration av funktioner föreslår vi ett holistiskt delnätverk för att fånga upp starka visuella signaler och lära sig de semantiska relationerna mellan det holistiska objektet och dess delar och kombinera det holistiska delnätverket med rumsliga och kanalbaserade uppmärksamhetsmekanismer för att på ett anpassningsbart sätt tilldela vikter till varje region och kanal av funktionskartorna. Dessutom kan det designade Siamese nätverket tränas offline end-to-end. De experimentella resultaten på referensdatauppsättningarna OTB50 och OTB100 visar att den föreslagna spåraren uppnår god prestanda mot flera toppmoderna spårare samtidigt som den körs med en genomsnittlig hastighet på 20,5 bilder/s. Visuell objektspårning, korrelationsfilter, Siamese konvolutionella neurala nätverk, funktionsintegrering, kanal uppmärksamhet och rumslig uppmärksamhet.
Li och Yang REF utformade ett adaptivt viktat CNN-system baserat på Siamese.
Adaptive Weighted CNN Features Integration for Correlation Filter Tracking
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}