Konvolutionella nätverk når högsta kvalitet i pixel-nivå objektspårning men kräver en stor mängd träningsdata (1k  på 10k) för att leverera sådana resultat. Vi föreslår en ny utbildningsstrategi som uppnår state-of-the-art resultat över tre utvärderingsdataset samtidigt som du använder 20× på 100× mindre kommenterade data än konkurrerande metoder. Istället för att använda stora träningsset i hopp om att generalisera över domäner, genererar vi in-domän träningsdata med hjälp av den medföljande annotation på den första ramen för varje video för att syntetisera ("lucid dröm" 1 ) rimliga framtida videoramar. In-domän per-video träningsdata gör att vi kan träna högkvalitativa utseende-och rörelsebaserade modeller, samt justera efterbehandlingsstadiet. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att nå konkurrenskraftiga resultat även när utbildning från endast en kommenterad ram, utan ImageNet förutbildning. Våra resultat visar att användning av ett större träningsset inte automatiskt är bättre, och att för spårningsuppgiften är ett mindre träningsset som ligger närmare måldomänen mer effektivt. Detta förändrar tänkesättet kring hur många träningsprover och allmän "objektivitet" kunskap krävs för objektspårning uppgift.
Lucid tracker REF studerar metoden för dataförstärkning för den första ramen av testvideor och ger betydande förbättringar.
Lucid Data Dreaming for Object Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}