Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Open Access
A Robust Tracking with Low-Dimensional Target-Specific Feature Extraction
Membuka akses
Penjejakan Teguh dengan Pengekstrakan Ciri Khusus Sasaran Dimensi Rendah

Chengcheng JIANG, Xinyu ZHU, Chao LI, Gengsheng CHEN

  • pandangan teks lengkap

    161

  • Petikan Ini
  • Free PDF (3.2MB)

Ringkasan:

CNN pra-latihan di ImageNet telah digunakan secara meluas dalam penjejakan objek untuk pengekstrakan ciri. Walau bagaimanapun, disebabkan ketidakpadanan domain antara klasifikasi imej dan penjejakan objek, penenggelaman ciri khusus sasaran oleh hingar sebahagian besarnya mengurangkan keupayaan ekspresi ciri konvolusi, mengakibatkan penjejakan yang tidak cekap. Dalam kertas ini, kami mencadangkan algoritma penjejakan yang mantap dengan pengekstrakan ciri khusus sasaran dimensi rendah. Pertama, modul PCA berlatarkan novel dicadangkan untuk mempunyai pengekstrakan eksplisit ciri khusus sasaran dimensi rendah, yang menjadikan model penampilan baharu lebih berkesan dan cekap. Seterusnya, proses penapis zarah yang pantas dinaikkan untuk mempercepatkan lagi keseluruhan saluran paip penjejakan dengan berkongsi pengiraan konvolusi dengan lapisan ROI-Align. Selain itu, skema berpandukan skor klasifikasi digunakan untuk mengemas kini model penampilan untuk menyesuaikan diri dengan variasi sasaran sambil pada masa yang sama mengelakkan drift model yang disebabkan oleh oklusi objek. Keputusan eksperimen pada OTB100 dan Temple Color128 menunjukkan bahawa, algoritma yang dicadangkan telah mencapai prestasi unggul dalam kalangan penjejak masa nyata. Selain itu, algoritma kami bersaing dengan penjejak terkini dalam ketepatan semasa berjalan pada kelajuan masa nyata.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.7 pp.1349-1361
Tarikh penerbitan
2019/07/01
Diumumkan
2019/04/19
ISSN dalam talian
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7032
Jenis Manuskrip
PAPER
kategori
Pengecaman Imej, Penglihatan Komputer

Pengarang

Chengcheng JIANG
  Fudan University
Xinyu ZHU
  Fudan University
Chao LI
  Fudan University
Gengsheng CHEN
  Fudan University

Kata kunci

Contents [show]