Definiera handgjorda funktioner representationer behöver expertkunskap, kräver tidskrävande manuella justeringar, och dessutom är det utan tvekan en av de begränsande faktorerna för objektspårning. I detta dokument föreslår vi en ny lösning för att automatiskt lära sig de mest användbara funktionsrepresentationerna under spårningsprocessen för att korrekt anpassa utseendeförändringar, posera och skala variationer samtidigt som man förhindrar drift- och spårningsfel. Vi använder en kandidat pool av flera Convolutional Neural Networks (CNN) som en datadriven modell av olika fall av målet. Individuellt upprätthåller varje CNN en specifik uppsättning kärnor som på ett gynnsamt sätt diskriminerar objektplåster från deras omgivande bakgrund med hjälp av alla tillgängliga lågnivåsignaler (Fig.  1 )............................................................................................................... Dessa kärnor uppdateras på ett online sätt vid varje ram efter att ha tränats med bara en instans vid initiering av motsvarande CNN. Cue-4 Figur 1: Övergripande arkitektur med (röd ruta) och utan (rest) klassspecifik version. Istället för att lära oss en komplicerad och kraftfull CNN modell för alla utseende observationer i det förflutna, valde vi ett relativt litet antal filter i CNN inom en ram utrustad med en timlig anpassningsmekanism (Fig. 2).................................................................. Med tanke på en ram, de mest lovande CNNs i poolen väljs för att utvärdera hypoteser för målet objekt. Hypotesen med högsta poäng tilldelas som det aktuella detektionsfönstret och de valda modellerna omskolas med hjälp av en varmstartsbackpropagation som optimerar en strukturell förlustfunktion.
Medan REF automatiskt lär sig den användbara funktionen representation under spårningsprocessen utan offline utbildning.