論文の概要: Robust compressive tracking via online weighted multiple instance learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09914v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 10:48:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 14:05:00.692400
- Title: Robust compressive tracking via online weighted multiple instance learning
- Title（参考訳）: オンライン重み付き複数インスタンス学習によるロバスト圧縮追跡
- Authors: Sandeep Singh Sengar,
- Abstract要約: 本稿では,スパース表現と重み付きマルチインスタンス学習(WMIL)アルゴリズムに基づく粗い検索戦略を統合することで,ビジュアルオブジェクト追跡アルゴリズムを提案する。
提案手法は,他のトラッカーと比較して,粗大な探索法によりより複雑度が低く,重要なサンプルの重み付けも可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6813925418351435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Developing a robust object tracker is a challenging task due to factors such as occlusion, motion blur, fast motion, illumination variations, rotation, background clutter, low resolution and deformation across the frames. In the literature, lots of good approaches based on sparse representation have already been presented to tackle the above problems. However, most of the algorithms do not focus on the learning of sparse representation. They only consider the modeling of target appearance and therefore drift away from the target with the imprecise training samples. By considering all the above factors in mind, we have proposed a visual object tracking algorithm by integrating a coarse-to-fine search strategy based on sparse representation and the weighted multiple instance learning (WMIL) algorithm. Compared with the other trackers, our approach has more information of the original signal with less complexity due to the coarse-to-fine search method, and also has weights for important samples. Thus, it can easily discriminate the background features from the foreground. Furthermore, we have also selected the samples from the un-occluded sub-regions to efficiently develop the strong classifier. As a consequence, a stable and robust object tracker is achieved to tackle all the aforementioned problems. Experimental results with quantitative as well as qualitative analysis on challenging benchmark datasets show the accuracy and efficiency of our method.
- Abstract（参考訳）: 頑丈なオブジェクトトラッカーの開発は、閉塞、動きのぼかし、高速な動き、照明のバリエーション、回転、背景のぼかし、低解像度、フレーム全体の変形などの要因により難しい作業である。
文献では、上記の問題に対処するために、スパース表現に基づく多くの良いアプローチが既に提示されている。
しかし、ほとんどのアルゴリズムはスパース表現の学習に重点を置いていない。
彼らは標的の外観のモデリングのみを考慮し、従って不正確な訓練サンプルで標的から遠ざかる。
上記の要素をすべて考慮し,スパース表現と重み付き多重学習(WMIL)アルゴリズムに基づく粗大な探索戦略を統合することで,視覚オブジェクト追跡アルゴリズムを提案する。
提案手法は,他のトラッカーと比較して,粗大な探索法によりより複雑度が低く,重要なサンプルの重み付けも可能である。
これにより、背景の特徴を前景から容易に識別することができる。
さらに,非排除サブリージョンからサンプルを抽出し,強力な分類器を効率的に開発する。
その結果、安定かつ堅牢なオブジェクトトラッカーが、上記のすべての問題に取り組むことができる。
試行錯誤したベンチマークデータセットの定量化および定性解析による実験結果から,本手法の精度と有効性を示した。
関連論文リスト
- Enhancing Digital Hologram Reconstruction Using Reverse-Attention Loss for Untrained Physics-Driven Deep Learning Models with Uncertain Distance [10.788482076164314]
未学習のディープラーニング手法におけるオートフォーカス問題に対処するための先駆的なアプローチを提案する。
提案手法は,競合する手法に対する大幅な再構成性能を示す。
例えば、PSNRでは1dB以下であり、SSIMでは0.002以下である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T01:30:46Z) - Few-shot Image Classification based on Gradual Machine Learning [6.935034849731568]
少ないショット画像分類は、ラベル付きサンプルのみを使用してラベル付きイメージを正確に分類することを目的としている。
段階的機械学習(GML)の非i.dパラダイムに基づく新しいアプローチを提案する。
提案手法は精度でSOTAの性能を1-5%向上させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-28T12:30:41Z) - BIMS-PU: Bi-Directional and Multi-Scale Point Cloud Upsampling [60.257912103351394]
我々はBIMS-PUと呼ばれる新しいポイント・クラウド・アップサンプリング・パイプラインを開発した。
対象のサンプリング因子を小さな因子に分解することにより,アップ/ダウンサンプリング手順をいくつかのアップ/ダウンサンプリングサブステップに分解する。
提案手法は最先端手法よりも優れた結果が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-25T13:13:37Z) - A Bayesian Detect to Track System for Robust Visual Object Tracking and
Semi-Supervised Model Learning [1.7268829007643391]
ニューラルネットワークの出力によってパラメータ化されたベイズ追跡・検出フレームワークにおける副次的問題について述べる。
本稿では,粒子フィルタを用いた物体状態推定のための近似サンプリングアルゴリズムを提案する。
粒子フィルタ推論アルゴリズムを用いて,間欠的なラベル付きフレーム上でのトラッキングネットワークの学習に半教師付き学習アルゴリズムを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-05T00:18:57Z) - Self-Supervised Arbitrary-Scale Point Clouds Upsampling via Implicit
Neural Representation [79.60988242843437]
そこで本研究では,自己監督型および倍率フレキシブルな点雲を同時にアップサンプリングする手法を提案する。
実験結果から, 自己教師あり学習に基づく手法は, 教師あり学習に基づく手法よりも, 競争力や性能が向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-18T07:18:25Z) - Learning Representations for Pixel-based Control: What Matters and Why? [22.177382138487566]
本稿では,メトリックベースの学習,データ拡張,ワールドモデル学習,コントラスト学習のない,意味のある表現を学習可能な,シンプルなベースラインアプローチを提案する。
この結果から,報酬の密度,課題の計画的地平,課題関連コンポーネントの存在などに基づくベンチマークのより詳細な分類が,アルゴリズムの評価に不可欠であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-15T14:16:28Z) - Pretrained equivariant features improve unsupervised landmark discovery [69.02115180674885]
我々は、この課題を克服する2段階の教師なしアプローチを、強力なピクセルベースの特徴を初めて学習することによって定式化する。
本手法は,いくつかの難解なランドマーク検出データセットにおいて最先端の結果を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T05:42:11Z) - Deep Magnification-Flexible Upsampling over 3D Point Clouds [103.09504572409449]
本稿では,高密度点雲を生成するためのエンドツーエンド学習ベースのフレームワークを提案する。
まずこの問題を明示的に定式化し、重みと高次近似誤差を判定する。
そこで我々は,高次改良とともに,統一重みとソート重みを適応的に学習する軽量ニューラルネットワークを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-25T14:00:18Z) - Factor Graph based 3D Multi-Object Tracking in Point Clouds [8.411514688735183]
明示的および固定的な代入に依存しない新しい最適化に基づくアプローチを提案する。
我々は、実世界のKITTI追跡データセットの性能を実証し、多くの最先端アルゴリズムよりも優れた結果を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-12T13:34:46Z) - Learning while Respecting Privacy and Robustness to Distributional
Uncertainties and Adversarial Data [66.78671826743884]
分散ロバストな最適化フレームワークはパラメトリックモデルのトレーニングのために検討されている。
目的は、逆操作された入力データに対して頑健なトレーニングモデルを提供することである。
提案されたアルゴリズムは、オーバーヘッドがほとんどない堅牢性を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-07T18:25:25Z) - Learning a Unified Sample Weighting Network for Object Detection [113.98404690619982]
地域サンプリングや重み付けは、現代の地域ベースの物体検出器の成功に極めて重要である。
サンプル重み付けはデータ依存でタスク依存であるべきだと我々は主張する。
サンプルのタスク重みを予測するための統一的なサンプル重み付けネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T16:19:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。