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Study on Deep Learning and Its Application in Visual Tracking

机译：深度学习及其在视觉跟踪中的应用研究

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Inspired by recent advances in deep learning, this paper reviews the deep learning methodologies and its applications in object tracking. To overcome the complexity and low-efficiency of existing full-connected deep learning based tracker, we use a novel convolutional deep belief network (CDBN) with convolution, weights sharing and pooling to have much fewer parameters, in addition to gain translation invariance which would benefit the tracker performance. Empirical evaluation demonstrates our CDBN based tracker outperforms several state-of-the-art methods on an open tracker benchmark.
机译：受深度学习最新进展的启发，本文回顾了深度学习方法及其在对象跟踪中的应用。为了克服现有的基于全连接深度学习的跟踪器的复杂性和低效率，我们使用了具有卷积，权重共享和池化的新颖卷积深度置信网络（CDBN），以减少参数，此外还能获得平移不变性有利于跟踪器性能。经验评估表明，基于CDBN的跟踪器在开放式跟踪器基准上的性能优于几种最新方法。

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