Learning a Deep Compact Image Representation for Visual Tracking 學習用於視覺跟蹤的深度緊湊圖像表示

摘要 在本文中，我們研究了跟蹤可能非常複雜背景的視頻中運動物體軌跡的挑戰性問題。與大多數僅在線學習跟蹤對象外觀的現有跟蹤器相比，我們採用不同的方法，受深度學習架構的最新進展的啓發，更加強調（無監督）特徵學習問題。具體來說，通過使用輔助自然圖像，我們離線訓練堆疊去噪自動編碼器，以學習對變化更加魯棒的通用圖像特徵。然後是從離線培訓到在線跟蹤過程的知識轉移。在線跟蹤涉及分類神經網絡，該分類神經網絡由訓練

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