Vi presenterar en online visuell spårning algoritm genom att hantera flera mål utseende modeller i en trädstruktur. Den föreslagna algoritmen använder Convolutional Neural Networks (CNN) för att representera målutseenden, där flera CNNs samarbetar för att uppskatta måltillstånd och bestämma önskvärda vägar för online-modelluppdateringar i trädet. Genom att underhålla flera CNN i olika grenar av trädstruktur, är det bekvämt att hantera multi-modalitet i mål utseende och bevara modellens tillförlitlighet genom smidiga uppdateringar längs trädvägar. Eftersom flera CNN delar alla parametrar i konvolutionslager, drar den fördel av flera modeller med lite extra kostnad genom att spara minnesutrymme och undvika överflödiga nätverksutvärderingar. Det slutliga måltillståndet beräknas genom urval av målkandidater runt om i staten i den föregående ramen och genom identifiering av det bästa urvalet i form av en viktad genomsnittspoäng från en uppsättning aktiva CNN. Vår algoritm illustrerar enastående prestanda jämfört med de senaste teknikerna i utmanande datauppsättningar såsom online spårningsriktmärke och visuell objektspårning utmaning.
TCNN REF implementerar online visuell spårning genom att hantera flera mål utseende modeller i en trädstruktur.
Modeling and Propagating CNNs in a Tree Structure for Visual Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}