De flesta termiska infraröda (TIR) spårningsmetoder är diskriminerande, behandla spårningsproblem som en klassificering uppgift. Klassifierns mål (förutsägelse av märkning) är dock inte kopplat till spårarens mål (uppskattning av lokalisering). Klassificeringsuppgiften fokuserar på skillnaden mellan klasserna av de godtyckliga objekten, medan spårningsuppgiften huvudsakligen handlar om skillnaden inom klassen för samma objekt. I detta dokument kastar vi TIR-spårningsproblemet som en liknande verifieringsuppgift, som är väl kopplad till målet för spårningsuppgiften. Vi föreslår en TIR-spårare via en Hierarkisk rumslig-medveten Siamese Convolutional Neural Network (CNN), som heter HSSNet. För att få både rumsliga och semantiska egenskaper hos TIR-objektet utformar vi ett Siamese CNN som sammansmälter de flera hierarkiska konvolutionsskikten. Sedan föreslår vi ett rumsligt-medvetet nätverk för att förbättra den diskriminerande förmågan hos den sammanslagna hierarkiska funktionen. Därefter utbildar vi detta nätverk för att avsluta på en stor synlig video detektion dataset för att lära sig likheten mellan parade objekt innan vi överför nätverket till TIR-domänen. Därefter används detta förtränade Siamese-nätverk för att utvärdera likheten mellan målmallen och målkandidaterna. Slutligen, vi lokaliserar den kandidat som är mest lik det spårade målet. Omfattande experimentella resultat på riktmärkena VOT-TIR 2015 och VOT-TIR 2016 visar att vår föreslagna metod uppnår goda resultat jämfört med de senaste metoderna.
Xin li et al. (f.d. Xin li et al.).......................................................................................................... föreslog en TIR-spårare via en hierarkisk rumsligt medveten Siamese CNN för att erhålla både rumsliga och semantiska egenskaper hos TIR-objektet; spåraren var utformad som en Siamese CNN som kombinerade de flera hierarkiska konvolutionsskikten REF.
Hierarchical Spatial-aware Siamese Network for Thermal Infrared Object Tracking
{'venue': 'Knowl. Based Syst.', 'journal': 'Knowl. Based Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}