求解视频共定位问题的 Frank-Wolfe 算法新变体
计算机视觉与模式识别
2023-07-11 v1 最优化与控制
摘要
共定位问题是一种在一系列图像或视频中同时定位同一类别物体的模型。在 \cite{joulin2014efficient} 中，作者提出了 Frank-Wolfe 算法（亦称条件梯度）的新变体，提升了求解图像与视频共定位问题的效率。作者通过算法每次迭代中称为 Wolfe 间隙的值的下降速率展示了其方法的效率。在本项目中，受条件梯度滑动算法（CGS）\cite{CGS:Lan} 启发，我们提出求解此类问题的算法，并通过数值实验展示了所提算法的效率。这些方法相对于 Wolfe 间隙的效率通过在 YouTube-Objects 视频数据集上的实现进行了比较。
引用
@article{arxiv.2307.04319,
title = {New Variants of Frank-Wolfe Algorithm for Video Co-localization Problem},
author = {Hamid Nazari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.04319},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 7 figures, Future Technologies Conference (FTC) 2023