Jämfört med korttidsspårning kräver den långsiktiga spårningsuppgiften att det spårade objektet är närvarande eller frånvarande, och sedan uppskatta den exakta avgränsande rutan om närvarande eller utför bild omfattande re-detektering om saknas. Hittills har få försök gjorts, även om denna uppgift ligger mycket närmare utformningen av praktiska spårningssystem. I detta arbete föreslår vi en ny långsiktig ram för spårning baserad på djupa regressions- och verifieringsnät. Den offline-tränade regressionsmodellen är utformad med hjälp av objekt-medveten funktionen fusion och region förslag nätverk för att generera en serie kandidater och uppskatta deras likheter på ett effektivt sätt. Verifieringsnätverket utvärderar dessa kandidater och outputs den optimala som det spårade objektet med sin klassificering poäng. Det uppdateras online för att anpassa till utseende variationer baserat på nyligen tillförlitliga observationer. Likheterna och klassificeringspoängen kombineras för att få det slutliga konfidensintervallet, baserat på vilket vår tracker kan avgöra frånvaron av målet korrekt och utföra bild-bred re-detektering för att fånga målet framgångsrikt när det återkommer. Omfattande experiment visar att vår spårare uppnår de bästa resultaten på VOT2018:s långsiktiga utmaning och toppmoderna resultat på OxUvA:s långsiktiga datauppsättning.
I REF, Zhang et al. kombinera ett regressionsnätverk för offline-utbildade begränsande rutor och ett online-lärt verifieringsnätverk för att utforma ett långsiktigt spårningsramverk.
Learning regression and verification networks for long-term visual tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}