Abstract-Adaptive tracking-by-detektion metoder används i stor utsträckning i datorseende för att spåra godtyckliga objekt. Nuvarande metoder behandlar spårningsproblemen som en klassificeringsuppgift och använder inlärningstekniker online för att uppdatera objektmodellen. För att dessa uppdateringar ska kunna ske måste man dock omvandla den uppskattade objektpositionen till en uppsättning märkta utbildningsexempel, och det är inte klart hur man bäst utför detta mellanliggande steg. Dessutom är målet för klassificeringsindikatorn (märkningsförutsägelsen) inte uttryckligen kopplat till målet för spåraren (uppskattning av objektets position). I detta dokument presenterar vi en ram för adaptiv visuell objektspårning baserad på strukturerad utdata förutsägelse. Genom att uttryckligen tillåta det utgående utrymmet att uttrycka behoven hos spåraren, undviker vi behovet av en mellanliggande klassificering steg. Vår metod använder en kärnoriserad strukturerad utgång stöd vektor maskin (SVM), som lärs online för att ge adaptiv spårning. För att vår tracker ska kunna köras med höga bildhastigheter, introducerar vi (a) en budgeteringsmekanism som förhindrar den obundna tillväxten i antalet supportvektorer som annars skulle inträffa under spårning, och (b) visar hur man implementerar spårning på GPU. Experimentellt visar vi att vår algoritm kan överträffa toppmoderna spårare på olika referensvideor. Dessutom visar vi att vi enkelt kan införliva ytterligare funktioner och kärnor i vårt ramverk, vilket resulterar i ökad spårningsprestanda.
Hare m.fl. REF använde den strukturerade utdatastödvektorn för att adressera spårning.
Struck: Structured Output Tracking with Kernels
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}