Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems
文章把一个跟踪器分为几个模块,分别为motion model, feature extractor, observation model, model updater, and ensemble post-processor
例如将HOG作为特征,将SVM或者岭回归方法作为observation model,大多数论文关注的都是motion model,但是这个对最终的性能的影响不如特征的影响大,并且ensemble post-processor的影响也比较大,具体解释如下:
Motion Model:
Based on the estimation from the previous frame, the motion model generates a set of candidate regions or bounding boxes which may contain the target in the current frame
Feature Extractor:
The feature extractor represents each candidate in the candidate set using some features
Observation Model:
The observation model judges whether a candidate is the target based on the features extracted from the candidate.
Model Updater:
The model updater controls the strategy and frequency of updating the observation model. It has to strike a balance between model adaptation and drift.
Ensemble Post-processor:
When a tracking system consists of multiple trackers, the ensemble post-processor takes the outputs of the constituent trackers and uses the ensemble learning approach to combine them into the final result.
具体处理视频的流程如下图所示:
接下来作者对每一块进行了分析(重要性从前到后)
Feature Extractor
作者对灰度图像素值、颜色特征(CIE)、Haar-like特征、HOG特征、HOG+颜色特征(CIE)进行对比,发现HOG+颜色特征(CIE)的表现比较好,当然,使用CNN提取出的特征也是比较好的,特征的选择对结果的影响很大
Observation Model
对logistic regression、ridge regression、SVM、structured output SVM(SO-SVM)进行对比,发现,当特征的选取不太好的时候(灰度图像像素值),SO-SVM的效果是最好的,但是当特征的选取比较好的时候(HOG+颜色特征),最后结果相差无几
Motion Model
作者对Particle Filter(粒子滤波) 和Sliding Window(滑窗) 两种方式进行对比,说明了粒子滤波的两种好处
1:the particle filter approach can maintain a probabilistic estimation for each frame. Thus when several candidates have high probability of being the target, they will all be kept for the next frames. As a result, it can help to recover from tracker failure.
2:the particle filter framework can easily incorporate changes in scale, aspect ratio, and even rotation and skewness.
尺度变化或者快速运动的时候,作者认为需要调参,当你的视频是egocentric的,需要谨慎地设计motion model。作者最后还是把粒子滤波方法作为motion model,但是将input resize了一下,这个对结果的提高很重要(这个地方还不是特别懂作者的意思,英语没看懂。。。。)。
Model Updater
这个主要是决定model什么时候更新(when),以及更新的频率(frequency),主要是考虑更新model的时候,不要引入噪声,并且又完成了必要的更新操作,两种更新方式:
1:目标的confidence低于一个阈值
2:目标与负样本的confidence之差低于一个阈值
这里的阈值是针对overlap和中心像素点的距离的。首先,结果和阈值的设置有关,并且,后一种方法的结果较好参数范围更大
Ensemble Post-processor
当然,你用多种跟踪器/方法,最后进行一个处理得到的结果是会比单一类型的跟踪器要好的
最后,作者说明了一下,有很多的跟踪方法并不能按照他的这么划分,比如经典的mean-shift方法,或者基于deep learning的方法,并且,它没有考虑速度的问题,他的最好的组合在matlab上的速度大约为10fps,这个就做不到实时了。
更多的细节还得去原文中查阅
Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems相关推荐
- 论文笔记之Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems
Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems 论文链接:http://dwz.cn/6qPeIb 本文的主要思想是为了剖析出一个跟踪算法中到 ...
- 目标跟踪笔记Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems
Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems 原文链接:https://blog.csdn.net/u010515206/article/d ...
- 论文笔记Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems
最近在看目标跟踪方面的论文,看到王乃岩博士发的一篇分析跟踪系统的文章,将目标跟踪系统拆分为多个独立的部分进行分析,比较各个部分的效果.本文主要对该论文的重点的一个大致翻译,刚入门,水平有限,如有理解错 ...
- 《Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems》论文笔记
本人为目标追踪初入小白,在博客下第一次记录一下自己的论文笔记,如有差错,恳请批评指正!! 论文相关信息:<Understanding and Diagnosing Visual Tracking ...
- 追踪系统分模块解析(Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems)
追踪系统分模块解析(Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems) PROJECT http://winsty.net/tracker_di ...
- ICCV 2015 《Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems》论文笔记
目录 写在前面 文章大意 一些benchmark 实验 实验设置 基本模型 数据集 实验1 Featrue Extractor 实验2 Observation Model 实验3 Motion Mod ...
- 【计算机视觉】Visual Tracking 领域最新进展(论文与源码)
Visual Tracking 领域最新paper与code 最近在研究 tracking,所以总结了一些较新的 tracking 相关的论文和源码. 希望能够为刚进入这个领域的同学节省一些时间. 如 ...
- Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking——精读笔记
本篇精读笔记,对原文重要部分做了严格翻译,如摘要和总结.对正文部分做了提炼,对重点部分突出标注.对参考文献做了分类.本文内容较长,如果时间有限可以直接跳到感兴趣的小节阅读. 论文地址:https:// ...
- 论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning
论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning 2017-06-06 21: ...
最新文章
- 【渝粤教育】国家开放大学2018年秋季 3818-22T燃气工程施工 参考试题
- centos linux7修改主机名,CentOS7操作系统下永久修改主机名
- Fedora 10下应用网络模拟器NS心得
- SQL自动检查神器,再也不用担心SQL出错了,自动补全、回滚等功能大全
- win7 java is unavailable,win7系统出现“The RPC server is unavailable”的解决方法
- dockerfile安装oracle,docker通过Dockerfile安装oracle-12c数据库
- 【BZOJ】3495: PA2010 Riddle
- 【Python学习笔记】《和孩子一起学编程》第2章 记住内存和变量
- Ubuntu 8.10字体美化原理初步探索
- KITTI数据集无法下载的解决方法
- wifi 流量劫持_无线网被流量劫持了怎么弄,WiFi流量被劫持如何处理
- vueminder ultimate 2020中文版(电脑桌面日历工具) v2020.07
- 自定义Android视频播放器 - 切换横竖屏
- Blinker+小爱同学+四路继电器+(RFID+舵机模拟开门)代码
- RWLinno的退役贴
- OneNav一为主题魔改教程(四):自定义网址内容页的Tag标签到任意位置--洞五洞洞幺
- 数值分析——两点三次Hermite插值
- MySQL必知必会学习历程(一)
- 微信错误集锦 PHP ThinkPHP 方法
- BMP无压缩封装为AVI视频