Abstrakt. Problemet med godtyckliga objekt spårning har traditionellt behandlats genom att lära sig en modell av objektets utseende uteslutande på nätet, med hjälp av som enda träningsdata själva videon. Trots framgångarna med dessa metoder begränsar deras onlinebaserade tillvägagångssätt i sig rikedomen hos den modell de kan lära sig. Nyligen har flera försök gjorts att utnyttja de djupa konvolutionsnätens uttryckskraft. När föremålet att spåra inte är känt i förväg, är det dock nödvändigt att utföra Stochastic Gradient Descent online för att anpassa vikterna i nätverket, allvarligt äventyrar hastigheten på systemet. I det här dokumentet utrustar vi en grundläggande spårningsalgoritm med en ny fullkonvolutionell Siamese-nätverksutbildad end-to-end på ILSVRC15-data för upptäckt av videoobjekt. Vår tracker arbetar med frame-rates bortom realtid och, trots sin extrema enkelhet, uppnår state-of-the-art prestanda i VOT2015-riktmärket.
De helt konvolution Siamese nätverken för objektspårning (SiameseFC) REF är ett typiskt nätverk som tillämpar Siamese CNN med end-to-end utbildning.
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}