Nyligen med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNNs) har vunnit popularitet i visuell spårning, på grund av dess robusta funktion representation av bilder. Nya metoder utför online-spårning genom att finjustera en förtränad CNN-modell till det specifika målobjektet med hjälp av stokastisk lutning nedstigning (SGD) back-propagation, som vanligtvis är tidskrävande. I detta dokument föreslår vi en återkommande filtergenereringsmetoder för visuell spårning. Vi matar direkt målets bildpatch till ett återkommande neuralt nätverk (RNN) för att uppskatta ett objektspecifikt filter för spårning. Eftersom videosekvensen är en spatiotemporal data, vi utökar matris multiplikationer av de fullt anslutna skikten av RNN till en convolution operation på funktionskartor, som bevarar målets rumsliga struktur och också är minneseffektiv. Det spårade objektet i efterföljande ramar kommer att matas in i RNN för att anpassa de genererade filtren till utseende variationer av målet. Observera att när den offline utbildningsprocessen i vårt nätverk är klar, det finns ingen anledning att finjustera nätverket för specifika objekt, vilket gör vår strategi mer effektiv än metoder som använder iterativ finjustering för online lära sig målet. Omfattande experiment som utförts på allmänt använda riktmärken, OTB och VOT, visar uppmuntrande resultat jämfört med andra nya metoder.
REF föreslår en filtergenereringsmetod baserad på RNN och liknar vår metod som tillämpas på den mallbaserade trackern.
Recurrent Filter Learning for Visual Tracking
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}