För visuell spårning bör ett idealiskt filter som man lärt sig genom korrelationsfiltret (CF) ta både information om diskriminering och tillförlitlighet. Befintliga försök är dock vanligtvis inriktade på den förra, samtidigt som man inte bryr sig så mycket om tillförlitlig inlärning. Detta kan göra att det lärda filtret domineras av oväntade framträdande regioner på funktionskartan, vilket resulterar i modellnedbrytning. För att ta itu med denna fråga föreslår vi ett nytt CF-baserat optimeringsproblem för att tillsammans modellera diskriminering och tillförlitlighetsinformation. För det första behandlar vi filtret som en elementvis produkt av ett basfilter och en tillförlitlighetsterm. Basfiltret syftar till att lära sig information om diskriminering mellan mål och bakgrund, och tillförlitlighetsbegreppet uppmuntrar det slutliga filtret att fokusera på mer tillförlitliga regioner. För det andra inför vi en regelbunden term för lokalt svar för att betona lika bidrag från olika regioner och undvika att spåraren domineras av otillförlitliga regioner. Det föreslagna optimeringsproblemet kan lösas med hjälp av den alternerande riktningsmetoden och påskyndas i Fourier domänen. Vi utför omfattande experiment på datauppsättningarna OTB-2013, OTB-2015 och VOT-2016 för att utvärdera den föreslagna spåraren. Experimentella resultat visar att vår spårare presterar gynnsamt mot andra toppmoderna spårare.
DRT REF lägger till tillförlitlighetsvikten och den lokala reaktionskonsistensrestriktionen till den objektiva funktionen.
Correlation Tracking via Joint Discrimination and Reliability 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']}