Abstract-Hur man effektivt organiserar lokala deskriptorer för att bygga en global representation har en avgörande inverkan på utförandet av vision uppgifter. Nyligen har lokal sparsam representation framgångsrikt tillämpats på visuell spårning, på grund av dess diskriminerande karaktär och robusthet mot lokalt buller och partiella ocklusioner. Lokala glesa koder som beräknas med en mall bildar faktiskt en tre-order tensor enligt deras ursprungliga layout, även om de flesta befintliga pooling operatörer konverterar koderna till en vektor genom att concretenating eller dator statistik om dem. Vi hävdar att, jämfört med pooling vektorer, tensor formen skulle kunna leverera mer inneboende strukturell information för målet utseende, och kan också undvika problem med hög dimension inlärning som lider i conkatenation-baserade pooling metoder. Därför föreslår vi i detta dokument att vi representerar målmallar och kandidater direkt med glesa kodning tensorer och bygger upp utseendemodellen genom att stegvis lära sig om dessa tensorer. Vi föreslår en diskriminerande ram för att ytterligare förbättra vår metods robusthet mot driv- och miljöbuller. Experiment på ett nyligen omfattande riktmärke visar att vår metod fungerar bättre än toppmoderna spårare.
I REF använder författarna sparsamma kodning tensorer för att representera målmallar och kandidater, och bygga utseendemodellen via stegvis lärande.
Discriminative Tracking Using Tensor Pooling
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}