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 Model
- 实验4 Model Updater
- 实验5 Ensemble Post-processor
- 结论
写在前面
今天打开csdn，想写这篇博客的时候，发现，哇，Markdown编辑器，赶紧试了一下，好用，哈哈。
理解出错之处望不吝指正。
文章大意
这篇文章是ICCV2015年的文章，我是看了浙大王萌萌学姐的目标跟踪综述视频才看了这篇文章。文章中根据不同跟踪器的共性，将跟踪器分为以下五个组成部分：
1. Motion Model，意为运动模型，代表模型中对于当前帧，如何根据上一帧的位置进行采样，得到候选bbox；
2. Feature Extractor，即特征提取，不需要过多解释；
3. Observation Model，这部分用于判断哪个候选bbox应作为当前帧的跟踪结果；
4. Model Updater，即模型更新部分，包括模型的更新策略、更新频次等；
5. Ensemble Post-processor，有些时候，一个跟踪系统中包含多个跟踪器，要将他们的跟踪结果结合才能得到最终的跟踪结果。
论文中通过实验进行验证，讨论了以上五部分对跟踪效果的影响，最终得出结论。
一些benchmark
实验
实验设置
基本模型
| 部分 | 采用 |
|---|---|
| Motion Model | 粒子滤波 |
| Featrue Extractor | raw pixls of grayscale |
| Observation Model | 岭回归 |
| Model Updater | 选取的bbox得分大于阈值 |
| Ensemble Post-processor | 没有 |
该模型的效果如下图（中等水平）：
数据集
作者选择VTB1.0作为验证集。
实验1 Featrue Extractor
实验2 Observation Model
实验3 Motion Model
实验4 Model Updater
实验5 Ensemble Post-processor
作者测了两个其他论文里的模型：
结论
结论包括以下4点：
1. 在跟踪器中，Featrue Extractor是最重要的部分；
2. 其实Observation Model没那么重要；
3. Model Updater对跟踪效果有很大影响，但是现在很少有论文专门研究这部分；
4. Ensemble Post-processor是通用且有效的；
5. Model Updater和Motion Model可以显著的提高模型的跟踪效果。
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