CREST: Convolutional Residual Learning for Visual Tracking ---- 文獻翻譯理解

Abstract 鑑別相關濾波器(DCFs)在視覺跟蹤中表現出良好的性能。他們只需要從初始幀中提取一小組訓練樣本來生成外觀模型。然而，現有的DCFs分別從特徵提取中學習濾波器，並使用經驗加權的移動平均操作更新這些濾波器。DCF跟蹤器很難從端到端的培訓中受益。本文提出了將DCFs重構爲單層卷積神經網絡的算法。該方法將特徵提取、響應圖生成和模型更新集成到神經網絡中進行端到端訓練 爲了減少在線更新過程中

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