Abstract-Feature extraktion och representation är en av de viktigaste komponenterna för snabb, exakt och robust visuell spårning. Mycket djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) ger effektiva verktyg för funktionsextraktion med god generaliseringsförmåga. Extrahera funktioner med hjälp av mycket djupa CNN-modeller behöver dock högpresterande hårdvara på grund av sin stora beräkning komplexitet, vilket förbjuder dess förlängningar i realtidsapplikationer. För att lindra detta problem, strävar vi efter att få små och snabb-att-exekvera grunda modeller baserade på modellkomprimering för visuell spårning. Särskilt föreslår vi en liten funktion destillerat nätverk (FDN) för spårning genom att imitera de mellanliggande representationer av ett mycket djupare nätverk. FDN extraherar rika visuella funktioner med högre hastighet än det ursprungliga djupare nätverket. För att öka hastigheten, introducerar vi en skift-och-stitch metod för att minska den aritmetiska verksamheten, samtidigt som den rumsliga upplösningen av de destillerade funktionskartorna förblir oförändrad. Slutligen, en skala adaptive discriminativ korrelationsfilter läras på den destillerade funktionen för visuell spårning för att hantera skalvariation av målet. Omfattande experimentella resultat på objekt spårning riktmärke dataset visar att den föreslagna metoden uppnår 5× speed-up med konkurrenskraftiga prestanda till de toppmoderna djupa spårare.
Zhu REF m.fl. Föreslagna små och snabba till execute grunda modeller baserade på modellkompression för visuell spårning.
Feature Distilled Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}