Abstrakt. Diskriminativa korrelationsfilter (DCF) har visat utmärkt prestanda för visuell objektspårning. Nyckeln till framgång är förmågan att effektivt utnyttja tillgängliga negativa data genom att inkludera alla ändrade versioner av ett träningsprov. Den underliggande DCF-formuleringen är dock begränsad till funktionskartor med enkel upplösning, vilket avsevärt begränsar dess potential. I detta dokument går vi längre än det konventionella DCF-ramverket och introducerar en ny formulering för utbildning av kontinuerliga konvolutionsfilter. Vi använder en implicit interpolationsmodell för att skapa inlärningsproblem i den kontinuerliga rumsliga domänen. Vår föreslagna formulering gör det möjligt att effektivt integrera djupkartor med flera upplösningar, vilket leder till överlägsna resultat på tre objektspårningsriktmärken: OTB-2015 (+5,1 % i genomsnittlig OP), Temple-Color (+4,6 % i genomsnittlig OP) och VOT2015 (20 % relativ minskning av felfrekvensen). Dessutom är vår strategi kapabel till sub-pixel lokalisering, avgörande för uppgiften att korrekt funktion punkt spårning. Vi visar också effektiviteten av vår inlärning formulering i omfattande funktionspunkt spårning experiment. Kod och kompletterande material finns på
Nyligen, Danelljan et al. REF använde en implicit interpolationsmodell för att träna filter i den kontinuerliga rumsliga domänen och använde Fast Sub-grid Detection för att uppnå överlägsna resultat på objektspårningsriktmärkena.
Beyond Correlation Filters: Learning Continuous Convolution Operators for Visual Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}