Djupa nätverk har framgångsrikt tillämpats på visuell spårning genom att lära sig en generisk representation offline från många utbildningsbilder. Dock är offlineutbildningen tidskrävande och den inlärda generiska representationen kan vara mindre diskriminerande för att spåra specifika objekt. I detta dokument presenterar vi att även utan inlärning, enkla konvolutionella nätverk kan vara tillräckligt kraftfulla för att utveckla en robust representation för visuell spårning. I den första ramen extraherar vi slumpmässigt en uppsättning normaliserade fläckar från målregionen som filter, som definierar en uppsättning funktionskartor i de efterföljande ramarna. Dessa kartor mäter likheter mellan varje filter och de användbara lokala intensitetsmönstren över målet och kodar därmed sin lokala strukturinformation. Dessutom bildar alla kartor tillsammans en global representation, som bibehåller de relativa geometriska positionerna för de lokala intensitetsmönstren, och därmed är också den inre geometriska utformningen av målet väl bevarad. En enkel och effektiv online-strategi antas för att uppdatera representationen, vilket gör det möjligt att på ett robust sätt anpassa sig till variationer i utseendet. Våra convolution nätverk har förvånansvärt lätt struktur, men ändå presterar gynnsamt mot flera state-of-the-art metoder på en stor benchmarking dataset med 50 utmanande videor.
I REF kodar ett enkelt konvolutionsnätverk den lokala strukturinformationen för spårningsobjektet med hjälp av en uppsättning normaliserade patchar som filter, som slumpmässigt extraheras från målregionen i den första ramen.
Robust Tracking via Convolutional Networks without Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}