Enhanced Online Convolutional Neural Networks for Object Tracking

机译：用于目标跟踪的增强型在线卷积神经网络

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In recent several years, object tracking based on convolution neural network has gained more and more attention. The initialization and update of convolution filters can directly affect the precision of object tracking effective. In this paper, a novel object tracking via an enhanced online convolution neural network without offline training is proposed, which initializes the convolution filters by a k-means++ algorithm and updates the filters by an error back-propagation. The comparative experiments of 7 trackers on 15 challenging sequences showed that our tracker can perform better than other trackers in terms of AUC and precision.

机译：近年来，基于卷积神经网络的目标跟踪越来越受到关注。卷积滤波器的初始化和更新会直接影响有效的目标跟踪精度。在本文中，提出了一种新颖的通过增强的在线卷积神经网络进行目标跟踪而无需脱机训练的方法，该方法通过k-means ++算法初始化卷积滤波器，并通过误差反向传播更新滤波器。在15个具有挑战性的序列上对7个跟踪器进行的对比实验表明，在AUC和精度方面，我们的跟踪器可以比其他跟踪器更好地执行。

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来源
《International conference on machine vision》|2017年|106960A.1-106960A.7|共7页
会议地点
作者
Dengzhuo Zhang; Yun Gao; Hao Zhou; Tianwen Li;
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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
object tracking; online convolution neural network; k-means++; error back-propagation;

机译：目标跟踪;在线卷积神经网络k-均值++;错误反向传播;

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