Ramverket för spårning för upptäckt består av två steg, dvs. att ta prover runt målobjektet i det första steget och klassificera varje prov som målobjekt eller som bakgrund i det andra steget. Prestanda hos befintliga spårare som använder djupklassificeringsnät begränsas av två aspekter. För det första är de positiva proverna i varje ram mycket rumsligt överlappade, och de lyckas inte fånga rika variationer utseende. För det andra finns det en extrem klassobalans mellan positiva och negativa prov. Detta dokument presenterar VITAL algoritm för att ta itu med dessa två problem via kontradiktoriskt lärande. För att öka positiva prover, använder vi ett generativt nätverk för att slumpmässigt generera masker, som tillämpas på adaptivt dropout indata funktioner för att fånga en mängd olika utseende förändringar. Med hjälp av kontradiktoriskt lärande identifierar vårt nätverk masken som bibehåller de mest robusta egenskaperna hos målobjekten över en lång tidsrymd. Dessutom, för att hantera frågan om klassobalans, föreslår vi en högorder kostnadskänslig förlust för att minska effekten av enkla negativa prover för att underlätta utbildning klassificeringsnätverket. Omfattande experiment på referensdataset visar att den föreslagna spåraren presterar gynnsamt mot de senaste metoderna.
Sång och al. REF använde en kontradiktorisk inlärningsmetod för att bibehålla de mest robusta egenskaperna hos målobjekten och föreslog en högorderkostnadskänslig förlust för att minska effekten av enkla prover.
VITAL: VIsual Tracking via Adversarial Learning
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}