I detta dokument analyserar vi den rumsliga informationen om djupa funktioner och föreslår två kompletterande regressioner för robust visuell spårning. För det första föreslår vi en kärnoriserad regressionsmodell där kärnans värde definieras som den viktade summan av likhetspoängen för alla par av patchar mellan två prover. Vi visar att denna modell kan formuleras som ett neuralt nätverk och därmed kan lösas effektivt. För det andra föreslår vi ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk med rumsligt regulariserade kärnor, genom vilka filterkärnan som motsvarar varje utgångskanal tvingas fokusera på en specifik region av målet. Distancetransform pooling utnyttjas ytterligare för att bestämma effektiviteten av varje utgångskanal i konvolutionsskiktet. Utgångarna från den kärnoriserade regressionsmodellen och det helt konvolutionella neurala nätverket kombineras för att få den ultimata responsen. Experimentella resultat på två referensdatauppsättningar validerar den föreslagna metodens effektivitet.
Olika från dessa tillvägagångssätt, för att uppnå rumslig regularisering, LSART tvingar resultatet att fokusera på en viss region av ett mål Ref.
Learning Spatial-Aware Regressions for Visual Tracking
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}