Vi föreslår en online visuell spårningsalgoritm genom att lära sig diskriminerande hälsa karta med hjälp av Convolutional Neural Network (CNN). Med tanke på att CNN är förtränat på ett storskaligt bildarkiv i offline tar vår algoritm utdata från dolda lager av nätverket som funktionsdeskriptorer eftersom de visar utmärkt representationsprestanda i olika allmänna visuella igenkänningsproblem. Funktionerna används för att lära sig diskriminerande modeller mål utseende med hjälp av en online Support Vector Machine (SVM). Dessutom konstruerar vi målspecifik saliency karta genom att bakåtförstärka CNN funktioner med vägledning av SVM, och få det slutliga spårningsresultatet i varje ram baserat på utseende modell genererat konstruerat med saliency karta. Eftersom saliencykartan visualiserar rumslig konfiguration av målet effektivt, det förbättrar mållokalisering noggrannhet och gör det möjligt för oss att uppnå pixel-nivå målsegmentering. Vi verifierar effektiviteten i vår spårningsalgoritm genom omfattande experiment på ett utmanande riktmärke, där vår metod illustrerar enastående prestanda jämfört med toppmoderna spårningsalgoritmer.
Han och Al. REF föreslog en online visuell spårningsalgoritm genom att lära sig discriminative Saliency Map med hjälp av CNN.
Online Tracking by Learning Discriminative Saliency Map with Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}