論文の概要: Exemplar Loss for Siamese Network in Visual Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12987v2
• Date: Sun, 4 Oct 2020 02:29:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 22:55:17.111444
• Title: Exemplar Loss for Siamese Network in Visual Tracking
• Title（参考訳）: 視覚追跡におけるsiameseネットワークのexemplar loss
• Authors: Shuo Chang, YiFan Zhang, Sai Huang, Yuanyuan Yao and Zhiyong Feng
• Abstract要約: シームズネットワークは、移動対象の軌道を推定する視覚的追跡のホットトピックである。 特徴モデルの識別性を高めるために,ロジスティックな損失と統合された新たな模範的損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.640591838561622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual tracking plays an important role in perception system, which is a crucial part of intelligent transportation. Recently, Siamese network is a hot topic for visual tracking to estimate moving targets' trajectory, due to its superior accuracy and simple framework. In general, Siamese tracking algorithms, supervised by logistic loss and triplet loss, increase the value of inner product between exemplar template and positive sample while reduce the value of inner product with background sample. However, the distractors from different exemplars are not considered by mentioned loss functions, which limit the feature models' discrimination. In this paper, a new exemplar loss integrated with logistic loss is proposed to enhance the feature model's discrimination by reducing inner products among exemplars. Without the bells and whistles, the proposed algorithm outperforms the methods supervised by logistic loss or triplet loss. Numerical results suggest that the newly developed algorithm achieves comparable performance in public benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 視覚追跡は、知的輸送の重要な部分である知覚システムにおいて重要な役割を果たす。 近年、シアームネットワークは、精度が優れ、簡単なフレームワークであるため、移動目標の軌跡を視覚的に追跡することがホットな話題となっている。 一般に、シアーム追跡アルゴリズムはロジスティック損失と三重項損失によって管理され、背景サンプルで内積の価値を減少させながら、exemplarテンプレートと正サンプルの間の内積の価値を増加させる。 しかし, 特徴モデルの識別を制限した損失関数では, 異なる例からの注意散逸は考慮されない。 本稿では,ロジスティック損失と統合された新しい例題損失を提案し,例題間の内積の低減による特徴モデルの識別を強化する。 ベルとホイッスルがなければ、提案アルゴリズムはロジスティック損失や三重項損失によって監視される手法よりも優れている。 数値計算の結果, 新たに開発したアルゴリズムは, 公開ベンチマークで同等の性能が得られることが示唆された。

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