Offline utbildning för objektspårning har nyligen visat stora möjligheter att balansera spårning noggrannhet och hastighet. Det är dock fortfarande svårt att anpassa en offline-utbildad modell till ett mål som spåras online. Detta arbete presenterar en Residual Attentional Siamese Network (RASNet) för högpresterande objektspårning. RASNet-modellen omformulerar korrelationsfiltret inom en Siamese-spårningsram och introducerar olika typer av uppmärksamhetsmekanismer för att anpassa modellen utan att uppdatera modellen online. I synnerhet, genom att utnyttja den offline utbildade allmänna uppmärksamhet, målet anpassade kvarvarande uppmärksamhet, och kanalen gynnad funktion uppmärksamhet, RASNet inte bara lindrar problemet over-passing problem i djup nätverksutbildning, men också ökar sin diskriminerande kapacitet och anpassningsförmåga på grund av separation av representation lärande och diskriminerande lärande. Den föreslagna djupa arkitekturen utbildas från slut till slut och drar full nytta av den rika rumsliga temporalinformationen för att uppnå robust visuell spårning. Experimentella resultat på två senaste riktmärken, OTB-2015 och VOT2017, visar att RASNet tracker har den toppmoderna spårningsnoggrannheten medan körs på mer än 80 ramar per sekund.
RASNet REF har lagt till uppmärksamhetsmekanismer (inklusive kvarvarande uppmärksamhet, allmän uppmärksamhet och kanaluppmärksamhet) baserat på Siamese-nätverkets struktur.
Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for High Performance Online Visual Tracking
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}