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J-GLOBAL ID：202002227905448636   整理番号：20A1750313

SiamCAR:ビジュアルトラッキングのためのシーズ完全畳込み分類と回帰【JST・京大機械翻訳】

SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking

著者 (5件)： Guo Dongyan (Zhejiang University of Technology, China) ,  Wang Jun (Zhejiang University of Technology, China) ,  Cui Ying (Zhejiang University of Technology, China) ,  Wang Zhenhua (Zhejiang University of Technology, China) ,  Chen Shengyong (Tianjin University of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CVPR  ページ： 6268-6276  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚追跡タスクを画素カテゴリの分類として2つの部分問題に分解して,この画素でのオブジェクト結合ボックスの回帰として,画素ごとの視覚追跡エンドツーエンドを解くために,新しい完全畳み込み型Siameseネットワークを提案する。提案したフレームワークSiamCARは,2つの単純なサブネットワーク,即ち,特徴抽出のための1つのSiameseサブネットワークと,結合ボックス予測のための1つの分類回帰サブネットワークから成る。Siamese-RPN,SiamRPN++およびSPMのような最先端のトラッカーと異なり,提案フレームワークは提案およびアンカフリーの両者である。その結果,アンカーのトリクシーハイパーパラメータチューニングを避け,ヒト介入を低減することができる。提案したフレームワークは簡単で,純粋で有効である。GOT-10K,LaSOT,UAV123,およびOTB-50を含む挑戦的なベンチマークについて,最先端のトラッカーとの広範な実験と比較を行った。ベルとホイッスルなしで,著者らのSiamCARは,かなりのリアルタイム速度によって主要な性能を達成した。コードはhttps://github.com/ohhhyeahhh/SiamCARで利用可能である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  ネットワーク ,  特徴抽出 ,  ヒト ,  画素 ,  エンドツーエンド方式 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 部分問題 ,  実時間 ,  *ビジュアルトラッキング ,  サブネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビジュアルトラッキング ,  畳込み ,  分類