暑期文章阅读

Understanding and diagnosing visual tracking systems



这篇论文将 discriminative trackers 拆解为五个模块进行分析:

  • motion model

    这个模块负责在当前帧上生成一些可能包含目标物体的候选区域 。

  • feature extractor

    从候选区域中提取特征。

  • observation model

    根据每个候选区域的特征,判断是否为目标物体。

  • model updater

    用来更新 observation model ,决定更新的策略。

  • ensemble post-processor

    算法中存在多个追踪器时有用,用来综合得到最终结果。

个人觉得比较重要的结论有:

  1. discriminative tracking 算法中的 feature extractor 模块最重要(但大多数人还是在 observation model 上花了较多心思)。
  2. 当 feature extractor 提取的特征比较好时(论文中HOG + raw color特征举例),motion model的好坏并不能对整体算法产生多大影响;当 feature extractor 提取的特征不够强时,好的motion model的效果对整体的性能提升就比较明显了。

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文章标题:暑期文章阅读

文章作者:Ge垚

发布时间:2018年08月11日 - 20:08

最后更新:2018年09月26日 - 22:09

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