AAA：具有理论性能保证的任意在线跟踪器自适应聚合
计算机视觉与模式识别
2020-09-25 v2
摘要
对于视觉目标跟踪，由于目标外观随图像序列存在巨大变化，难以实现全能的在线跟踪器。本文提出一种自适应聚合任意多个在线跟踪器的在线跟踪方法。所提方法的性能在理论上保证可与任意图像序列下最佳跟踪器相媲美，尽管在跟踪过程中最佳专家未知。在具有大幅变化的基准数据集和聚合跟踪器上的实验研究证明，所提方法能够达到最先进性能。代码可在 https://github.com/songheony/AAA-journal 获取。
引用
@article{arxiv.2009.09237,
title = {AAA: Adaptive Aggregation of Arbitrary Online Trackers with Theoretical Performance Guarantee},
author = {Heon Song and Daiki Suehiro and Seiichi Uchida},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.09237},
year = {2020}
}