泡泡一分钟: Deep-LK for Efficient Adaptive Object Tracking

本文提出一种基于回归的高效对象跟踪方法Deep-LK,该方法建立在与GOTURN框架的关系之上,通过引入IC-LK算法的自适应特性,显著提高了跟踪性能,尤其在高帧率序列上展现了卓越效果。

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 Deep-LK for Efficient Adaptive Object Tracking

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用于高效自适应对象跟踪的Deep-LK方法

In this paper, we present a new approach for efficient regression-based object tracking. Our approach is closely related to the Generic Object Tracking Using Re- gression Networks (GOTURN) framework [1]. We make the following contributions. First, we demonstrate that there is a theoretical relationship between Siamese regression networks like GOTURN and the classical Inverse Compositional Lucas & Kanade (IC-LK) algorithm. Further, we demonstrate that unlike GOTURN, IC-LK adapts its regressor to the appearance of the current tracked frame. We argue that the lack of such property in GOTURN attributes to its poor performance on unseen objects and/or viewpoints. Second, we propose a novel framework for object tracking inspired by the IC-LK framework, which we refer to as Deep-LK. Finally, we show impressive results demonstrating that Deep-LK substantially outperforms GOTURN and demonstrate comparable tracking performance against current state-of-the-art deep trackers on high frame-rate sequences whilst being an order of magnitude (100 FPS) computationally efficient.

在本文中,我们提出了一种有效的基于回归的对象跟踪的新方法。 我们的方法与使用回归网络的通用对象跟踪(GOTURN)框架密切相关[1]。我们做出以下贡献。 首先,我们证明了像GOTURN这样的连体回归网络和经典的反向组合Lucas&Kanade(IC-LK)算法之间存在着理论上的关系。此外,我们证明了与GOTURN不同,IC-LK使其回归器适应当前跟踪帧的外观。我们认为GOTURN中缺少这样的属性归因于它在看不见的对象和/或视点上的不良表现。 其次,我们提出了一个新颖的对象跟踪框架,它受IC-LK框架的启发,我们将其称为Deep-LK。

转载于:https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/10685670.html

### 回答1: ECA-Net是一种用于深度卷积神经网络的高效通道注意力机制,可以提高模型的性能和效率。它通过对每个通道的特征图进行加权,使得网络可以更好地学习到重要的特征。ECA-Net的设计简单,易于实现,并且可以与各种深度卷积神经网络结构相结合使用。 ### 回答2: ECA-Net是一种用于深度卷积神经网络的高效通道注意力机制。 ECA-Net通过提出一种名为"Efficient Channel Attention"(ECA)的注意力机制,来增强深度卷积神经网络的性能。通道注意力是一种用于自适应调整不同通道的特征响应权重的机制,有助于网络更好地理解和利用输入数据的特征表示。 相比于以往的注意力机制,ECA-Net采用了一种高效且可扩展的方式来计算通道注意力。它不需要生成任何中间的注意力映射,而是通过利用自适应全局平均池化运算直接计算出通道注意力权重。这种方法极大地降低了计算和存储开销,使得ECA-Net在实际应用中更具实用性。 在进行通道注意力计算时,ECA-Net引入了两个重要的参数:G和K。其中,G表示每个通道注意力的计算要考虑的特征图的大小;K是用于精细控制计算量和模型性能之间平衡的超参数。 ECA-Net在各种视觉任务中的实验结果表明,在相同的模型结构和计算资源下,它能够显著提升网络的性能。ECA-Net对不同层级的特征表示都有显著的改进,能够更好地捕捉不同特征之间的关联和重要性。 总之,ECA-Net提供了一种高效并且可扩展的通道注意力机制,可以有效提升深度卷积神经网络的性能。它在计算和存储开销上的优势使得它成为一个非常有价值的工具,可在各种计算资源受限的应用中广泛应用。 ### 回答3: "eca-net: efficient channel attention for deep convolutional neural networks" 是一种用于深度卷积神经网络的高效通道注意力模块。这一模块旨在提高网络对不同通道(特征)之间的关联性的理解能力,以提升网络性能。 该方法通过引入了一个新的注意力机制来实现高效的通道注意力。传统的通道注意力机制通常是基于全局池化操作来计算通道之间的关联性,这种方法需要较高的计算成本。而ECA-Net则通过引入一个参数化的卷积核来计算通道之间的关联性,可以显著减少计算量。 具体来说,ECA-Net使用了一维自适应卷积(adaptive convolution)来计算通道注意力。自适应卷积核根据通道特征的统计信息来调整自身的权重,从而自适应地计算每个通道的注意力权重。这样就可以根据每个通道的信息贡献度来调整其权重,提高网络的泛化能力和性能。 ECA-Net在各种图像分类任务中进行了实验证明了其有效性。实验结果显示,ECA-Net在相同计算预算下,相比其他通道注意力方法,可以获得更高的分类精度。同时,ECA-Net还具有较少的额外计算成本和模型大小,使得其在实际应用中更加高效。 总结而言,"eca-net: efficient channel attention for deep convolutional neural networks" 提出了一种高效通道注意力方法,通过引入自适应卷积核来计算通道注意力,从而提高了深度卷积神经网络的性能。这一方法在实验中取得了良好的效果,并且具有较少的计算成本和模型大小。
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