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Faster-ADNet for Visual Tracking Faster-ADNet pour le suivi visuel

Tiansa ZHANG, Chunlei HUO, Zhiqiang ZHOU, Bo WANG

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Résumé:

En tirant parti de l’apprentissage profond et de l’apprentissage par renforcement, ADNet (Action Decision Network) surpasse les autres approches. Cependant, sa vitesse et ses performances sont encore limitées par des facteurs tels qu'une estimation peu fiable du score de confiance et des actions historiques redondantes. Pour remédier aux limitations ci-dessus, une approche plus rapide et plus précise nommée Faster-ADNet est proposée dans cet article. En optimisant le processus de suivi via un réseau de réidentification de statut, l'approche proposée est plus efficace et 6 fois plus rapide qu'ADNet. Dans le même temps, la précision et la stabilité sont améliorées par la suppression des actions historiques. Les expériences démontrent les avantages de Faster-ADNet.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.3 pp.684-687
Date de publication
2019/03/01
Publicisé
2018/12/12
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8214
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Reconnaissance d'images, vision par ordinateur

Auteurs

Tiansa ZHANG
  Beijing Institute of Technology,Chinese Academy of Sciences
Chunlei HUO
  Chinese Academy of Sciences
Zhiqiang ZHOU
  Beijing Institute of Technology
Bo WANG
  Beijing Institute of Technology

Mots-clés

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