Abstrakt. Korrelationsfilter baserade spårare förlitar sig på ett periodiskt antagande av sökprovet för att effektivt skilja målet från bakgrunden. Detta antagande ger dock oönskade gränseffekter och begränsar proportioner i sökprov. För att hantera dessa frågor föreslås en end-to-end djup arkitektur för att införliva geometriska omvandlingar i ett korrelationsfilter baserat nätverk. Denna arkitektur introducerar en ny rumslig anpassning modul, som ger kontinuerlig feedback för att omvandla målet från gränsen till centrum med en normaliserad proportion. Det gör det möjligt för korrelationsfilter att arbeta på väljusterade prover för bättre spårning. Hela arkitekturen lär sig inte bara ett generiskt samband mellan objektets geometriska omvandlingar och objektets utseende, utan lär sig också robusta representationer kopplade till korrelationsfilter vid olika geometriska transformationer. Denna lätta arkitektur tillåter realtidshastighet. Experiment visar att vår tracker effektivt hanterar gränseffekter och proportionvariationer, för att uppnå toppmoderna spårningsresultat på nya riktmärken.
Zhang m.fl. REF införde en rumslig anpassningsmodul, som ger kontinuerlig återkoppling för att omvandla målet från gränsen till centrum med en normaliserad proportion.
Visual Tracking via Spatially Aligned Correlation Filters Network
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}