Vi föreslår en ny kontext-medveten korrelation filterbaserad spårning ram för att uppnå både hög beräkningshastighet och state-of-the-art prestanda bland realtid spårare. Det viktigaste bidraget till den höga beräkningshastigheten ligger i den föreslagna djupfunktionskomprimering som uppnås genom ett sammanhangsmedveten system som använder flera experter auto-kodare; ett sammanhang i vårt ramverk hänvisar till den grova kategorin av spårningsmålet enligt utseende mönster. I förutbildningsfasen utbildas en expert på auto-encoder per kategori. I spårningsfasen väljs den bästa experten auto-encoder för ett givet mål, och endast denna auto-encoder används. För att uppnå hög spårning prestanda med den komprimerade funktionskartan, introducerar vi extrinsic denoising processer och en ny ortogonal förlust term för förträning och finjustering av expert autoencoders. Vi validerar den föreslagna kontextmedvetna ramen genom ett antal experiment, där vår metod uppnår en jämförbar prestanda med toppmoderna spårare som inte kan köras i realtid, samtidigt som den körs med en signifikant snabb hastighet på över 100 fps.
Choi m.fl. REF föreslog djup funktion komprimering som uppnås genom ett sammanhang-medveten system genom att använda flera experter auto-kodare.
Context-aware Deep Feature Compression for High-speed 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']}