顔の追跡:GoTurnアルゴリズムのターゲット追跡



Face Tracking Goturn Algorithm Target Tracking



このペーパーには、ネットワークをトレーニングする際の主な特徴がいくつかあります。
1.現在のフレームの追跡予測は、前のフレームの追跡結果を参照します。
2.ビデオと画像のトレーニングの使用には、強力な一般化能力があります。トレーニングセットに表示されないオブジェクトを追跡できます
3.収穫方法は、ガウス分布の代わりにラプラス分布を使用します。トラッカーを小さな動きに適応させ、追跡の継続性を実現します。
4.このペーパーの比較アルゴリズムは古典的なアルゴリズムであり、深層学習に基づく現在の追跡アルゴリズムとの比較はありません。記事は2016年ですが。
5.ネットワークパラメータをオンラインで微調整する必要はありません。ターゲット位置を取得するために必要な順伝播は1つだけなので、最大100FPSの追跡など、非常に高速です。

この記事の執筆時点では、アルゴリズムのホームページとコードは提供されていないため、結合されたコードの分析はありません。