Objektspårning är en av de viktigaste komponenterna i många tillämpningar av datorseende. Även om stora framsteg har gjorts under de senaste åren med insatser för att dela kod och datauppsättningar, är det av stor betydelse att utveckla ett bibliotek och riktmärke för att mäta den senaste tekniken. Efter en kort genomgång av de senaste framstegen med objektspårning online utför vi storskaliga experiment med olika utvärderingskriterier för att förstå hur dessa algoritmer fungerar. Testbildsekvenserna är kommenterade med olika attribut för utvärdering och analys av prestanda. Genom att analysera kvantitativa resultat identifierar vi effektiva metoder för robust spårning och ger potentiella framtida forskningsinriktningar inom detta område.
Spårningsmetoder baserade på diskriminerande utseendemodeller har visat sig uppnå de senaste resultaten REF.
Online Object Tracking: A Benchmark
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}