Den nuvarande strävan mot end-to-end utbildningsbara datorseende system ställer stora utmaningar för uppgiften att visuell spårning. I motsats till de flesta andra synproblem kräver spårning att man lär sig en robust målspecifik utseendemodell online, under inferensstadiet. För att kunna utbildas måste därför online-inlärningen av målmodellen integreras i själva spårningsarkitekturen. På grund av de påtvingade utmaningarna, den populära Siamese paradigm helt enkelt förutsäga en målfunktion mall, samtidigt ignorera bakgrund utseende information under inference. Följaktligen har den förutsagda modellen begränsad diskriminabilitet i fråga om mål och bakgrund. Vi utvecklar en end-to-end-spårningsarkitektur som till fullo kan utnyttja information om både mål och bakgrundsutseende för att förutsäga målmodellen. Vår arkitektur är härledd från en diskriminerande inlärningsförlust genom att designa en dedikerad optimeringsprocess som kan förutsäga en kraftfull modell i bara några få iterationer. Dessutom kan vår strategi lära oss viktiga aspekter av själva den diskriminerande förlusten. Den föreslagna spåraren sätter en ny toppmodern nivå på sex riktmärken för spårning och uppnår en EAO-poäng på 0,440 på VOT2018, medan den ligger på över 40 FPS. Kod och modeller finns på https://github.com/visionml/pytracking.
DiMP REF följer detta paradigm medan meta-lärande en robust mål och bakgrund utseende modell.
Learning Discriminative Model Prediction for Tracking
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}