Discriminant Correlation Filters (DCF) baserade metoder blir nu ett slags dominerande förhållningssätt till online objektspårning. De funktioner som används i dessa metoder är dock antingen baserade på handgjorda funktioner som HoGs, eller konvolutionella funktioner tränas oberoende av andra uppgifter som bildklassificering. I detta arbete presenterar vi en end-to-end lättviktig nätverksarkitektur, nämligen DCFNet, för att lära sig de konvolutionella funktionerna och utföra korrelationsspårningsprocessen samtidigt. Specifikt behandlar vi DCF som ett speciellt korrelationsfilterlager som läggs till i ett Siamese-nätverk, och noggrant härleda backpropagationen genom det genom att definiera nätverksutgången som sannolikheten värmekarta för objektets plats. Eftersom härledningen fortfarande utförs i Fourier frekvensdomänen bevaras DCF:s effektivitetsegenskaper. Detta gör det möjligt för vår tracker att köra på mer än 60 FPS under testtiden, samtidigt som vi uppnår en betydande noggrannhetsvinst jämfört med KCF med hjälp av HoGs. Omfattande utvärderingar av OTB-2013, OTB-2015 och VOT2015-riktmärken visar att den föreslagna DCFNet tracker är konkurrenskraftig med flera toppmoderna trackers, samtidigt som den är mer kompakt och mycket snabbare.
DCFNet REF presenterar en end-to-end nätverksarkitektur för att lära sig de konvolutionella funktionerna och utför korrelationsspårningsprocessen samtidigt.
DCFNet: Discriminant Correlation Filters Network for Visual Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}