视觉硬币追踪：双面平面物体的追踪

我们引入了一个新的视频分析问题——在两面均可见的序列中追踪刚性平面物体。此类类硬币物体常绕任意轴快速旋转，产生独特的挑战，例如快速的入射光与长宽比变化以及旋转运动模糊。尽管十分常见，此前既未发表过包含类硬币物体的追踪序列，也没有合适的算法。作为第二项贡献，我们提出了一个包含 17 个以物体分割掩码标注的视频序列的新型硬币追踪基准。实验表明这些序列与标准追踪数据集中遇到的序列显著不同。我们提出了一种基于卷积神经网络分割与显式姿态建模的基线硬币追踪方法。其性能证实了硬币追踪是一个开放且具挑战性的问题。