Detta dokument förbättrar toppmoderna on-line-spårare som använder djupt lärande. Sådana trackers tränar ett djupt nätverk för att plocka ut ett specificerat objekt från bakgrunden i en inledande ram (initialization) och sedan hålla utbildning modellen som spårningsintäkter (uppdateringar). Vårt centrala bidrag är en meta-lärande-baserad metod för att justera djupa nätverk för spårning med hjälp av offlineutbildning. Först lär vi oss initiala parametrar och per-parameter koefficienter för snabb online anpassning. För det andra använder vi träningssignal från framtida ramar för robusthet för att rikta variationer i utseende och miljöförändringar. De resulterande nätverken tränar betydligt snabbare under initiering, samtidigt som de förbättrar robustheten och noggrannheten. Vi demonstrerar detta tillvägagångssätt på toppen av den nuvarande högsta noggrannhet spårningsmetod, spårning-för-detektion baserad MDNet[39] och nära konkurrent, den korrelationsbaserade CREST [46]. Experimentella resultat på både standardriktmärken, OTB[53] och VOT2016 [29], visar förbättringar i hastighet, noggrannhet och robusthet på båda spårarna.
I synnerhet föreslår REF att den ursprungliga spårningsmodellen tränas i metalärande, vilket visar lovande resultat.
Meta-Tracker: Fast and Robust Online Adaptation for Visual Object Trackers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}