Robust skaluppskattning är ett utmanande problem i visuell objektspårning. De flesta befintliga metoder misslyckas med att hantera storskaliga variationer i komplexa bildsekvenser. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för robust skaluppskattning i en ram för spårning för upptäckt. Det föreslagna tillvägagångssättet fungerar genom att lära sig diskriminativa korrelationsfilter baserade på en skalan pyramid representation. Vi lär oss separata filter för översättning och skaluppskattning, och visar att detta förbättrar prestandan jämfört med en omfattande skalsökning vid drift i realtid. Vår skaluppskattningsmetod är generisk eftersom den kan införlivas i alla spårningsmetoder utan någon inneboende skaluppskattning. Diskriminativa korrelationsfilter. Vår spårningsmetod är baserad på de diskriminativa korrelationsfilter som används i spåraren MOSSE [1]. På samma sätt som [2] utvidgas dessa filter till flerdimensionella funktioner för visuell spårning. Vi använder HOG-funktioner för översättningsfiltret och utrustar det med bildintensitetsfunktioner. I allmänhet betraktar vi en d-dimensionell beskrivning av en bild. Låt f vara en rektangulär lapp av målet, extraheras från denna funktion karta. Vi betecknar funktionsdimension nummer l  till {1,.., d} av f av f l. Målet är att hitta en optimal korrelation filter h, bestående av ett filter h l per funktion dimension. Detta uppnås genom att minimera kostnadsfunktionen: Här, g är önskad korrelationseffekt i samband med träningsexemplet f och λ ≥ 0 är en regulariseringsparameter. Lösningen på (1) är: Kapitalbokstäver betecknar de diskreta Fouriertransforms (DFT) av motsvarande funktioner. Vi uppdaterar täljaren A l t och nämnaren B t i korrelationsfiltret H l t in (2) separat med hjälp av en inlärningshastighet η: Sambandspoängen y vid en patch z i nästa ram beräknas med hjälp av (4). Det nya måltillståndet hittas genom att maximera poängen y. Vår våguppskattning approach. I idealfallet bör en noggrann skaluppskattningsmetod vara robust samtidigt som beräkningseffektiviteten är effektiv. För att uppnå detta föreslår vi en snabb uppskattningsmetod genom att lära sig separata filter för översättning och skala. Detta hjälper genom att begränsa sökområdet
DSST REF gör det genom att lära sig separata diskriminativa korrelationsfilter för översättning och skaluppskattning.