M2BT:Multi-View Multi-Bayesian Predictive Learning for Tracking翻譯工作
Abstract 摘要—視覺跟蹤是計算機視覺中最具挑戰性的問題之一。 大多數最新的視覺跟蹤器都面臨三個挑戰性問題：非多樣化的可分辨特徵表示，粗糙的目標定位器和正樣本的數量有限。 爲了解決上述問題，本文提出了一種多視圖多貝葉斯預測學習算法。 該算法融合了多種觀點，並利用強大的多種信息資源，可以有效地解決非多樣化的特徵識別問題。 它在擴展的邊界框上建立了多個高斯迴歸模型，以預測最佳的對象位置，從而自然
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