基于 UHP-SOT++ 的无监督轻量级单目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2022-04-08 v2
摘要
Zhou 等人近期提出了一种无监督、轻量级且高性能的单目标跟踪器，称为 UHP-SOT。作为扩展，我们在本工作中给出增强版本并命名为 UHP-SOT++。基于判别相关滤波器(DCF)跟踪器的基础，UHP-SOT 与 UHP-SOT++ 引入了两个新要素：1) 背景运动建模与 2) 目标框轨迹建模。UHP-SOT 与 UHP-SOT++ 的主要区别在于来自三个模型(即 DCF、背景运动与目标框轨迹模型)的候选框融合策略。UHP-SOT++ 采用改进的融合策略，以在大规模跟踪数据集上获得更鲁棒的跟踪性能。我们的第二个贡献在于通过在四个 SOT 基准数据集——OTB2015、TC128、UAV123 与 LaSOT——上测试，对最先进的有监督与无监督方法的性能进行广泛评估。实验表明，UHP-SOT++ 在跟踪精度上优于所有先前的无监督方法及若干深度学习(DL)方法。由于 UHP-SOT++ 具有极小的模型尺寸、高跟踪性能与低计算复杂度(即使在无代码优化情况下于 i5 CPU 上以 20 FPS 速率运行)，它是资源受限平台上实时目标跟踪的理想方案。基于实验结果，我们比较了有监督与无监督跟踪器的优劣，并提供理解二者性能差距的新视角，这是本工作的第三点贡献。
引用
@article{arxiv.2111.07548,
title = {Unsupervised Lightweight Single Object Tracking with UHP-SOT++},
author = {Zhiruo Zhou and Hongyu Fu and Suya You and C. -C. Jay Kuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07548},
year = {2022}
}
备注
updated content: comparison with state-of-the-art deep unsupervised methods