論文の概要: Cascaded Regression Tracking: Towards Online Hard Distractor Discrimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10336v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 07:48:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 13:50:02.980332
• Title: Cascaded Regression Tracking: Towards Online Hard Distractor Discrimination
• Title（参考訳）: Cascaded Regression Tracking: オンラインハードディトラクタ識別に向けて
• Authors: Ning Wang, Wengang Zhou, Qi Tian, Houqiang Li
• Abstract要約: 本稿では,2段階の逐次回帰トラッカーを提案する。 第1段階では, 容易に同定可能な負の候補を抽出する。 第2段階では、残留するあいまいな硬質試料をダブルチェックするために、離散サンプリングに基づくリッジ回帰を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 202.2562153608092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual tracking can be easily disturbed by similar surrounding objects. Such objects as hard distractors, even though being the minority among negative samples, increase the risk of target drift and model corruption, which deserve additional attention in online tracking and model update. To enhance the tracking robustness, in this paper, we propose a cascaded regression tracker with two sequential stages. In the first stage, we filter out abundant easily-identified negative candidates via an efficient convolutional regression. In the second stage, a discrete sampling based ridge regression is designed to double-check the remaining ambiguous hard samples, which serves as an alternative of fully-connected layers and benefits from the closed-form solver for efficient learning. Extensive experiments are conducted on 11 challenging tracking benchmarks including OTB-2013, OTB-2015, VOT2018, VOT2019, UAV123, Temple-Color, NfS, TrackingNet, LaSOT, UAV20L, and OxUvA. The proposed method achieves state-of-the-art performance on prevalent benchmarks, while running in a real-time speed.
• Abstract（参考訳）: 視覚追跡は、同様の周囲の物体によって容易に妨害される。 否定的なサンプルの中では少数派であるにもかかわらず、そのような物体は、ターゲットドリフトやモデル腐敗のリスクを増大させ、オンライン追跡やモデル更新にさらなる注目に値する。 追跡ロバスト性を高めるため,本論文では2段階の逐次回帰トラッカを提案する。 第1段階では,効率的な畳み込み回帰によって,容易に識別できる負の候補を抽出した。 第2段階では、離散サンプリングに基づくリッジ回帰は、残りのあいまいなハードサンプルを二重にチェックするように設計されており、これは完全に連結されたレイヤーの代替であり、効率的な学習のための閉形式ソルバの利点である。 OTB-2013, OTB-2015, VOT2018, VOT2019, UAV123, Temple-Color, NfS, TrackingNet, LaSOT, UAV20L, OxUvAなど,11の挑戦的追跡ベンチマークで大規模な実験が行われた。 提案手法は, 実時間速度で実行しながら, 一般的なベンチマークで最先端の性能を実現する。

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