Abstract-De viktigaste utmaningarna med visuell objekt spårning uppstår från godtyckligt utseende av de objekt som behöver spåras. De flesta befintliga algoritmer försöker lösa detta problem genom att träna en ny modell för att regenerera eller klassificera varje spårat objekt. Som ett resultat, modellen måste initieras och omskolas för varje nytt objekt. I detta dokument föreslår vi att spåra olika objekt i en objektoberoende strategi med en ny tvåflödes konvolutionella neurala nätverk (YCNN). YCNN tar två ingångar (den ena är en objektbildspatch, den andra är en större sökbildspatch), och ger sedan ut en svarskarta som förutser hur troligt och var objektet skulle visas i sökpatchen. Till skillnad från objektspecifika metoder tränas YCNN faktiskt för att mäta likheten mellan de två bildplåstren. Därför kommer denna modell inte att begränsas till något specifikt objekt. Dessutom är nätverket end-to-end utbildad för att extrahera både ytliga och djupa dedikerade konvolutionella funktioner för visuell spårning. Och en gång ordentligt tränad, kan YCNN användas för att spåra alla typer av objekt utan ytterligare utbildning och uppdatering. Som ett resultat, vår algoritm kan köras med en mycket hög hastighet av 45 ramar-per-sekund. Den föreslagna algoritmens effektivitet kan också bevisas genom experimenten på två populära datamängder: OTB-100 och VOT-2014.
Chen och Al. REF utbildar ett nätverk som kartlägger ett exempel och en större sökregion till en svarskarta.
Once for All: A Two-Flow Convolutional Neural Network for Visual Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}