Som intensivt studeras, visuell spårning har sett stora senaste framsteg i antingen hastighet (t.ex., med korrelationsfilter) eller noggrannhet (t.ex., med djupa funktioner). Realtid och hög noggrannhet spårningsalgoritmer är dock fortfarande knappa. I detta dokument studerar vi problemet ur ett nytt perspektiv och presenterar en ny parallell spårning och verifiering (PTAV) ram, genom att dra nytta av allestädes närvarande multitråd teknik och låna från framgången med parallell spårning och kartläggning i visuell SLAM. Vårt PTAV-ramverk består vanligtvis av två komponenter, en tracker T och en kontrollör V, som arbetar parallellt på två separata trådar. Spåraren T syftar till att ge en super realtidsspårning slutsatser och förväntas prestera väl större delen av tiden; däremot kontrollerar kontrollören V spårningsresultaten och korrigerar T när det behövs. Den viktigaste innovationen är att V inte arbetar på varje ram utan bara på förfrågningar från T; på andra sidan, T kan justera spårningen enligt feedback från V. Med ett sådant samarbete, PTAV har både hög effektivitet som tillhandahålls av T och den starka diskriminerande makt av V. I våra omfattande experiment på populära riktmärken inklusive OTB2013, OTB2015, TC128 och UAV20L, PTAV uppnår den bästa spårning noggrannheten bland alla realtids trackers, och i själva verket presterar ännu bättre än många djupt lärande baserade lösningar. Dessutom, som en allmän ram, PTAV är mycket flexibel och har stora rum för förbättring och generalisering.
Fläkt et al. I REF föreslås en ram för parallell spårning och kontroll (PTAV), som effektivt integrerar en realtidsspårning och en hög exakt kontrollör för robust spårning.
Parallel Tracking and Verifying: A Framework for Real-Time and High Accuracy Visual Tracking
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}