Detta arbete presenterar en ny end-to-end trainingable CNN-modell för högpresterande visuell objektspårning. Den lär sig både finkorniga representationer på låg nivå och ett semantiskt inbäddningsutrymme på hög nivå på ett ömsesidigt förstärkt sätt, och en strategi för lärande med flera uppgifter föreslås för att utföra korrelationsanalysen av representationer från båda nivåerna. I synnerhet är ett helt konvolutionellt encoderdecoder-nätverk utformat för att rekonstruera de ursprungliga visuella egenskaperna från semantiska projektioner för att bevara all geometrisk information. Dessutom utnyttjar korrelationsfilterskiktet som arbetar på finkorniga representationer en global kontextbegränsning för exakt modellering av objektets utseende. Korrelationsfiltret i detta lager uppdateras effektivt online utan finjustering av nätverket. Därför drar den föreslagna spåraren nytta av två kompletterande effekter: anpassningsförmågan hos den finkorniga korrelationsanalysen och den semantiska inbäddningens generaliseringsförmåga. Omfattande experimentella utvärderingar av fyra populära riktmärken visar dess toppmoderna resultat.
EDCF REF integrerar en finkornig funktion på låg nivå och en semantisk funktion på hög nivå på ett ömsesidigt förstärkt sätt.
Do not Lose the Details: Reinforced Representation Learning for High Performance Visual Tracking
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}