Vi föreslår en ny visuell spårningsalgoritm baserad på representationerna från ett discriminativt utbildad Convolutional Neural Network (CNN). Vår algoritm pretrainerar en CNN med hjälp av en stor uppsättning videor med spårning jordsanningar för att få en generisk mål representation. Vårt nätverk består av delade lager och flera grenar av domänspecifika lager, där domäner motsvarar individuella träningssekvenser och varje gren ansvarar för binär klassificering för att identifiera mål i varje domän. Vi utbildar varje domän i nätverket iterativt för att få generiska målrepresentationer i de delade skikten. När vi spårar ett mål i en ny sekvens konstruerar vi ett nytt nätverk genom att kombinera de delade lagren i det förtränade CNN med ett nytt binärt klassificeringsskikt, som uppdateras online. Online spårning utförs genom att utvärdera kandidatfönstren slumpmässigt provtas runt det tidigare måltillståndet. Den föreslagna algoritmen illustrerar enastående prestanda i befintliga riktmärken för spårning.
I REF föreslås en CNN-baserad multidomänspårare, där de delade skikten används för att erhålla allmän målrepresentation och de domänspecifika skikten antas för klassificering.
Learning Multi-domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}