論文の概要: An Analysis of Object Representations in Deep Visual Trackers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02593v1
• Date: Wed, 8 Jan 2020 16:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 12:40:55.101217
• Title: An Analysis of Object Representations in Deep Visual Trackers
• Title（参考訳）: ディープビジュアルトラッカーにおける物体表現の分析
• Authors: Ross Goroshin, Jonathan Tompson, Debidatta Dwibedi
• Abstract要約: ディープトラッカーは、オブジェクトのインスタンス表現に頼らずに、唾液度検出によるトラッキングをデフォルトとすることが多い。 分析の結果,より堅牢な追跡戦略の出現を防止できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.984079806840542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fully convolutional deep correlation networks are integral components of state-of the-art approaches to single object visual tracking. It is commonly assumed that these networks perform tracking by detection by matching features of the object instance with features of the entire frame. Strong architectural priors and conditioning on the object representation is thought to encourage this tracking strategy. Despite these strong priors, we show that deep trackers often default to tracking by saliency detection - without relying on the object instance representation. Our analysis shows that despite being a useful prior, salience detection can prevent the emergence of more robust tracking strategies in deep networks. This leads us to introduce an auxiliary detection task that encourages more discriminative object representations that improve tracking performance.
• Abstract（参考訳）: 完全畳み込み型ディープ相関ネットワークは、単一のオブジェクトのビジュアルトラッキングに対する最先端のアプローチの不可欠なコンポーネントである。 これらのネットワークは、オブジェクトインスタンスの特徴とフレーム全体の特徴とを一致させて、検出によって追跡を行う。 オブジェクト表現に対する強いアーキテクチャの事前と条件付けは、この追跡戦略を奨励すると考えられている。 このような強い先行例にもかかわらず、ディープトラッカは、しばしば、オブジェクトインスタンスの表現に頼ることなく、サリエンシ検出によるトラッキングをデフォルトにしている。 分析結果から,深層ネットワークにおけるより堅牢な追跡戦略の出現を回避できる可能性が示唆された。 これにより、より識別的なオブジェクト表現を奨励し、追跡性能を向上させる補助検出タスクが導入された。

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