Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har dragit ökande intresse för visuell spårning på grund av dess kraftfullhet i funktionsextraktion. De flesta befintliga CNN-baserade spårare behandlar spårning som ett klassificeringsproblem. Dessa spårare är dock känsliga för liknande distraktorer eftersom deras CNN-modeller huvudsakligen fokuserar på klassindelning. För att ta itu med detta problem använder vi självstruktur information om objekt för att skilja det från distraherare. Speciellt använder vi återkommande neurala nätverk (RNN) för att modellera objektstruktur, och införliva den i CNN för att förbättra dess robusthet till liknande distraktorer. Med tanke på att de konvolutionella skikten i olika nivåer kännetecknar objektet från olika perspektiv, använder vi flera RNN för att modellera objektstrukturen i olika nivåer respektive. Omfattande experiment på tre referensvärden, OT-B100, TC-128 och VOT2015, visar att den föreslagna algoritmen överträffar andra metoder. Koden släpps vid
Fläkt och Ling REF utökar detta tillvägagångssätt genom att införa ett återkommande neuralt nätverk (RNN) för att fånga objektets struktur.
SANet: Structure-Aware Network for Visual Tracking
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}