Ensemble Modeling with Convolutional Neural Networks for Application in Visual Object Tracking

김민지; 정일채; 한보형

doi:10.5626/JOK.2021.48.2.211

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민지 (서울대학교) 정일채 (포항공과대학교) 한보형 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.2

발행연도: 2021.2

수록면: 211 - 216 (6page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.2.211

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컴퓨터 비전 분야에서 물체 추적은 비디오 스트림으로부터 입력되는 시각적 정보로부터 타겟물체의 위상 변화를 예측하는 분야이며, 보안 및 군사기술이 요구하는 응용분야에서 중요하게 적용될 수 있는 기술이다. 최근의 딥 러닝 기반의 물체 추적 기술들은 검출기 기반 접근법(Tracking-by-Detection) 및 템플릿 대응 기반 접근법(template matching) 등을 통해 그 성능을 크게 향상시켰지만 접근방식에 따라 그 장단점이 분명하였다. 본 논문에서는 위의 두 접근방법을 응용하는 앙상블 모델 연구를 통해 단점을 보완하는 알고리즘을 제안한다. 제안되는 앙상블 알고리즘은 최근의 저명한 추적 알고리즘을 위한 벤치마크, OTB100, UAV123, LaSOT에서 모두 높은 성능향상을 보고한다.

#물체 추적 알고리즘 #딥 러닝 #앙상블 모델 #뉴럴 네트워크 #실시간 알고리즘 #object tracking #deep learning #ensemble modeling #neural network #real-time algorithm

참고문헌 (10)

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I. Jung, J. Son, M. Baek, and B. Han, "Real-time mdnet," Proc. of the European Conference on Computer Vision, pp. 83-98, 2018.

H. Nam and B. Han, "Learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking," Proc. of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4293-4302, 2016.

G. Wang, C. Luo, X. Sun, Z. Xiong, and W. Zeng, "Tracking by instance detection: A meta-learning approach," Proc. of the IEEE/CVF conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 6288-6297, 2020.

B. Li, W. Wu, Q. Wang, F. Zhang, J. Xing, and J. Yan, "Siamrpn++: Evolution of siamese visual tracking with very deep networks," Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4282-4291, 2019.

Z. Zhu, Q. Wang, B. Li, W. Wu, J. Yan, and W. Hu, "Distractor-aware siamese networks for visual object tracking," Proc. of the European Conference on Computer Vision, pp. 101-117, 2018.

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