D3S——一种判别式单帧分割跟踪器
计算机视觉与模式识别
2020-04-15 v2
摘要
基于模板的判别式跟踪器因其鲁棒性目前是主导的跟踪范式，但受限于边界框跟踪与有限的变换模型范围，这降低了其定位精度。我们提出一种判别式单帧分割跟踪器——D3S，它缩小了视觉目标跟踪与视频目标分割之间的差距。一个单帧网络应用两个具有互补几何属性的目标模型，一个对包括非刚性形变在内的广泛变换不变，另一个假定刚性物体，以同时实现高鲁棒性与在线目标分割。无需逐数据集微调且仅以分割作为主要输出训练，D3S 在 VOT2016、VOT2018 与 GOT-10k 基准上优于所有跟踪器，并在 TrackingNet 上接近最先进跟踪器的性能。D3S 在视频目标分割基准上优于领先的分割跟踪器 SiamMask，并与顶级视频目标分割算法表现相当，同时运行速度快一个数量级，接近实时。
引用
@article{arxiv.1911.08862,
title = {D3S -- A Discriminative Single Shot Segmentation Tracker},
author = {Alan Lukežič and Jiří Matas and Matej Kristan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08862},
year = {2020}
}
备注
The paper is accepted to the CVPR2020