Ramen för spårning för upptäckt får allt större uppmärksamhet genom integrationen med det konvolutionella neurala nätverket (CNN). Befintliga metoder, dock, misslyckas med att spåra objekt med allvarliga variationer utseende. Detta beror på att den traditionella konvolutionsdriften utförs på fasta rutnät, och därmed kanske inte kan hitta rätt svar medan objektet ändrar pose eller under varierande miljöförhållanden. I detta dokument föreslår vi ett deformerbart konvolutionsskikt för att berika presentationerna av målutseendet i ramen för spårning genom upptäckt. Vi syftar till att fånga mål utseende variationer via deformerbar konvolution och komplettera dess ursprungliga utseende genom resterande lärande. Samtidigt föreslår vi ett inhägnat fusionssystem för att kontrollera hur de variationer som fångas upp av den deformerbara konvolutionen påverkar det ursprungliga utseendet. Den berikade egenskapsrepresentationen genom deformerbar konvolution underlättar diskrimineringen av CNN-klassificeringen på målobjektet och bakgrunden. Omfattande experiment på standardriktmärkena visar att den föreslagna spåraren presterar gynnsamt mot de senaste metoderna.
I REF införs ett deformerbart konvolutionsskikt som genererar nya funktioner för att berika den delbaserade representationen av målutseendet.
Deformable Object Tracking with Gated Fusion
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}