DiMP:Learning Discriminative Model Prediction for Tracking

文章目錄 摘要 背景 貢獻 本文方法 工作1：提出一個新的損失函數並通過網絡調參 工作2：提出一個強有力的迭代策略來確保模型快速收斂 參考 摘要 本文主要針對Siamese網絡系列跟蹤算法忽略目標背景信息的問題進行改進，旨在提高跟蹤模型對於目標和背景的判別能力。具體地，本文設計了一個結合least-square regression和hinge loss優勢的新的損失函數，並通過end-to-en

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