Diskriminativa korrelationsfilter (DCF) är effektiva i visuell spårning men lider av oönskade gränseffekter. Spatially Regularized DCF (SRDCF) har föreslagits för att lösa denna fråga genom att tillämpa rumsliga påföljder på DCF koefficienter, vilket oundvikligen förbättrar spårningen prestanda till priset av ökande komplexitet. För att ta itu med online-uppdateringar formulerar SRDCF sin modell på flera utbildningsbilder, vilket ytterligare ökar svårigheterna att förbättra effektiviteten. I detta arbete, genom att införa tidsreglering till SRDCF med enstaka prov, presenterar vi våra rumsligatemporala regulariserade korrelationsfilter (STRCF). STR-CF-formuleringen kan inte bara fungera som en rimlig approximation till SRDCF med flera träningsprover, utan ger också en robustare utseendemodell än SRDCF vid stora variationer i utseendet. Dessutom kan den effektivt lösas med hjälp av multiplikatorernas växelriktningsmetod (ADMM). Genom att införliva både tidsmässig och rumslig regularisering kan vår STRCF hantera gränseffekter utan stor effektivitetsförlust och uppnå överlägsen prestanda över SRDCF när det gäller noggrannhet och hastighet. Jämfört med SRDCF, STRCF med handgjorda funktioner ger en 5× speedup och uppnår en vinst på 5,4% och 3,6% AUC-poäng på OTB-2015 respektive Temple-Color. Dessutom, STRCF med djupa funktioner också presterar gynnsamt mot state-of-the-art trackers och uppnår en AUC-poäng på 68,3% på OTB-2015.
STRCF REF lägger till en temporal regularizer till den objektiva funktionen.
Learning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for 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']}