Visuell objektspårning är en grundläggande och tidskritisk visionsuppgift. De senaste åren har sett många ytliga spårningsmetoder baserade på realtid pixel-baserade korrelationsfilter, samt djupa metoder som har högsta prestanda men behöver en high-end GPU. I den här artikeln lär vi oss att förbättra hastigheten hos djupspårare utan att förlora exaktheten. Vår grundläggande insikt är att ta en adaptiv strategi, där enkla ramar bearbetas med billiga funktioner (såsom pixelvärden), medan utmanande ramar bearbetas med invarianta men dyra djupa funktioner. Vi formulerar adaptivt spårningsproblem som en beslutsprocess, och lär en agent att besluta om att lokalisera objekt med stort förtroende på ett tidigt lager, eller fortsätta bearbeta efterföljande lager av ett nätverk. Detta minskar avsevärt feedforward-kostnaden för enkla ramar med distinkta eller långsamma föremål. Vi utbildar agenten offline i en förstärkning lärande mode, och ytterligare visa att lära sig alla djupa lager (för att ge bra funktioner för adaptiv spårning) kan leda till nära realtid genomsnittlig spårningshastighet på 23 fps på en enda CPU samtidigt uppnå state-of-the-art prestanda. Kanske mest talande, vår strategi ger en 100X hastighetshöjning för nästan 50% av tiden, vilket indikerar kraften i en adaptiv strategi.
Samma idé används också av Huang et al. REF, de tar en adaptiv strategi för att bearbeta enkla ramar och utmanande ramar separat.
Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}