多目標跟蹤筆跡十三：Learning by tracking Siamese CNN for robust target association

1.Introduce 本文介紹了一種在行人跟蹤背景下處理數據關聯任務的新方法, 引入了一種兩階段學習方案去匹配「檢測對「。首先, 對 Siamese 卷積神經網絡 (CNN) 進行了訓練, 以學習描述兩個輸入圖像塊之間的局部時空結構、聚合像素值和光流信息。其次, 通過梯度提升分類器（gradient boost）, 將從比較的輸入圖像塊的位置和大小中導出的一組上下文特徵與 CNN 輸出相結合,

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