Som ett viktigt och utmanande problem i datorseende och grafik, keypoint-baserad objektspårning är typiskt formulerad i en spatio-temporal statistisk inlärningsram. De flesta befintliga keypoint trackers är dock oförmögna att effektivt modellera och balansera följande tre aspekter på ett simultant sätt: tidsbaserad modellkonsistens mellan ramar, rumslig modellkonsistens inom ramar och discriminativ funktionskonstruktion. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en robust nyckelpunkts tracker baserad på spatio-temporal multi-task strukturerad output optimering drivs av diskriminerande metrisk inlärning. Följaktligen kännetecknas tidsbaserad modellkonsistens av multi-task strukturerad nyckelpunktsmodell inlärning över flera angränsande ramar, medan rumslig modellkonsistens modelleras genom att lösa ett geometriskt verifieringsbaserat strukturerat inlärningsproblem. Discriminativ funktionskonstruktion möjliggörs genom metrisk inlärning för att säkerställa intra-klass kompaktitet och inter-klass separerbarhet. Slutligen optimeras de tre ovannämnda modulerna samtidigt i ett gemensamt utbildningsprogram. Experimentella resultat har visat vår spårares effektivitet.
Zhao m.fl. I REF föreslogs en robust nyckelpunktsmätare baserad på spatiotemporellt lärande med flera arbetsuppgifter.
Metric Learning Driven Multi-Task Structured Output Optimization for Robust Keypoint Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}