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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 651 - 654 (4page)
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Besides the well-known challenges of object tracking, and the amazing improvements in visual tracking robustness, many tracking algorithms failed to take into strong consideration of the accuracy of tracking. In our paper we highlighted ways not only to overcome issues of target objects which undergo significant motion and appearance changes, but also to enhance the quality of features, which are the core ingredients of major deep neural network algorithms.
In this work, we use features of VGG19 pretrained on ImageNet dataset and propose a novel Spatial-Semantic Residual Features for Object Tracking (SSReF) model to enhance the quality of features and the flow of the gradient by taking advantage of both earlier and later layer features of the network, and by incorporating residual features. The experimental results show favorable tracking accuracy and speed.
In this work, we use features of VGG19 pretrained on ImageNet dataset and propose a novel Spatial-Semantic Residual Features for Object Tracking (SSReF) model to enhance the quality of features and the flow of the gradient by taking advantage of both earlier and later layer features of the network, and by incorporating residual features. The experimental results show favorable tracking accuracy and speed.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Algorithm
Ⅲ. Implementation Details
Ⅳ. Conclusion and Future Work
References
참고문헌 (0)
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