Abstrakt. Maskininlärning tekniker används ofta i datorseende på grund av deras förmåga att dra nytta av stora mängder utbildningsdata för att förbättra prestanda. Tyvärr är de flesta generiska objekt trackers fortfarande tränas från scratch online och inte dra nytta av det stora antalet videor som är lätt tillgängliga för offline utbildning. Vi föreslår en metod för att använda neurala nätverk för att spåra generiska objekt på ett sätt som gör det möjligt för dem att förbättra prestanda genom utbildning på märkta videor. Tidigare försök att använda neurala nätverk för spårning är mycket långsam att köra och inte praktiskt för realtidsapplikationer. Däremot använder vår tracker ett enkelt feed-forward-nätverk utan någon online-utbildning som gör att vår tracker kan köras på 100 fps under testtiden. Våra tracker tåg från både märkta video samt en stor samling bilder, som hjälper till att förhindra översittande. Spåraren lär sig allmän objektrörelse och kan användas för att spåra nya objekt som inte visas i träningssetet. Vi testar vårt nätverk på ett standardtracking-riktmärke för att visa vår spårares toppmoderna prestanda. Vårt nätverk lär sig att spåra generiska objekt i realtid när de rör sig över hela världen.
På samma sätt, generiska objekt spårning med regressionsnätverk (GOTURN) REF tränar ett neuralt nätverk offline och kan spåra objekt vid 100 fps vid testtid.
Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}