Diskriminativa korrelationsfilter (DCF) med djupa konvolutionella funktioner har uppnått gynnsamma resultat i den senaste tidens spårningsriktmärken. De flesta befintliga D-CF-spårare tar dock bara hänsyn till utseende funktioner i nuvarande ram, och knappast dra nytta av rörelse- och inter-frame information. Bristen på tidsinformation försämrar spårningsprestandan under utmaningar som partiell ocklusion och deformation. I detta dokument föreslår vi FlowTrack, som fokuserar på att använda sig av den rika flödesinformationen i på varandra följande ramar för att förbättra funktionsrepresentationen och spårningsnoggrannheten. Flow-Track formulerar enskilda komponenter, inklusive optisk flödesuppskattning, funktionsextraktion, aggregering och korrelationsfilter spårning som speciella lager i nätverket. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att gemensamt utbilda flödes- och spårningsuppgifter inom ramen för fördjupat lärande. Därefter förvrängs de historiska huvudkartorna med fördefinierade intervaller och aggregeras med de nuvarande med ledning av flödet. För adaptiv aggregering föreslår vi en ny spatial temporal uppmärksamhetsmekanism. I experiment uppnår den föreslagna metoden ledande prestanda på OTB2013, OTB2015, VOT2015 och VOT2016.
FlowTrack REF använder rik flödesinformation i på varandra följande ramar för att förbättra funktionens representation och spårningsnoggrannhet.
End-to-End Flow Correlation Tracking with Spatial-Temporal Attention
{'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']}