面向序列级别的视觉跟踪训练

ECCVAug, 2022

Towards Sequence-Level Training for Visual Tracking

Minji Kim, Seungkwan Lee, Jungseul Ok, Bohyung Han, Minsu Cho

TL;DR该论文提出了一种基于强化学习的序列级别训练策略，旨在通过数据采样、学习目标和数据增强的序列级别设计，提高视觉追踪算法的准确性和鲁棒性，实验证明这种方法可以持续提高四个典型的跟踪模型的准确性而不需要修正体系结构。

Abstract

Despite the extensive adoption of machine learning on the task of visual object tracking, recent learning-based approaches have largely overlooked the fact that visual tracking is a sequence-level task in its nature; they rely heavily on frame-level training, which inevitably induces i

machine learning visual object tracking sequence-level training reinforcement learning data augmentation

发现论文，激发创造

SeqTrack：用于视觉目标追踪的序列到序列学习

本论文提出了一个新的序列到序列学习框架 SeqTrack 来进行视觉跟踪，将视觉跟踪作为一个序列生成问题，该问题可以在自回归的基础上预测物体的边界框，SeqTrack 架构只采用一个简单的编码器解码器变压器架构，并在多个基准测试上达到了竞争性能水平。

Apr, 2023

视频视觉目标跟踪的深度强化学习

本文提出一种全面的端到端视频视觉跟踪方法，利用循环卷积神经网络代理与视频进行交互，并结合强化学习算法来学习不断的关注连续帧相关性和最大化在长期内的跟踪性能，实现了比现有跟踪基准更快速的状态 - of-the-art 性能。是第一个将卷积和循环网络与强化学习算法相结合的神经网络跟踪器。

Jan, 2017

基于深度强化决策的实时视觉跟踪

该研究提出了一种基于深度强化学习方法构建的模板选择策略的实时视觉追踪算法，该算法可有效应对模型更新导致的跟踪偏移问题，可在实时速度下以 43fps 跑动。

Feb, 2017

基于强化学习的端到端主动目标跟踪

本研究采用深度强化学习的端到端方法，结合 ConvNet-LSTM 函数的预测能力，提出了一种针对活动物体追踪的解决方案，并通过环境增强技术和定制的奖励函数进行训练。结果表明，在模拟器中训练的跟踪器能够在未知的物体移动路径、外观、背景和干扰物的情况下表现良好。实验还表明，单独在模拟器中训练的跟踪能力具有潜在的适用性和推广性，可以在真实情况下进行。

May, 2017

视觉跟踪的深度学习：一项综述

本文对深度学习手段在视觉目标跟踪中的应用作了全面综述，包括常用的数据集、评估指标以及当前领先的跟踪器，并对它们进行了量化和定性分析，旨在为实践者在选择方案时提供指导和对未来方向进行探讨。

Dec, 2019

具有辨别性和鲁棒性的孪生视觉跟踪在线学习

本文提出一个在线模块，带有离线 siamese 网络中的注意机制，用于提取基于 L2 误差下的目标特定特征。我们进一步提出了适应性的滤波器更新策略以处理背景噪声和模板更新策略以处理大目标形变，其在三个 siamese 基线上的持续改进中得到了显着有效性验证，并且基于 SiamRPN++ 的模型在六个受欢迎的跟踪对比基准中获得了最佳结果，可以超出实时操作。

Sep, 2019

将更多关注转移到视觉语言对象追踪上

我们设计了一种有效的视觉 - 语言表示方法，同时为追踪问题构建了一个大型带有语言注释的数据库。通过引入异构架构搜索和模态混合器等核心技术，以及对不同模态之间进行对比损失的引入，我们能够显著改善追踪问题的解决方案，并期望将更多注意力转向视觉 - 语言追踪，为未来的多样化多模态消息追踪开辟更多可能性。

Jul, 2023

无监督深度表示学习用于实时跟踪

提出了一种无监督学习方法，基于 Siamese 相关滤波网络，在前向追踪和反向追溯之间进行一致性测量来训练视觉跟踪器，并提出了多帧验证方案和一种成本敏感的损失来促进无监督学习，该方法在速度上达到实时水平，在不使用昂贵标记数据的情况下，实现与现有标准跟踪器相当的准确度，而且在使用更多未标记或弱标记数据的情况下，该方法有进一步提高跟踪精度的潜力。

Jul, 2020

分层注意力循环跟踪

本文提出了一种基于分层注意力循环模型的目标跟踪算法，该算法可以在视频中跟踪单个物体，并通过梯度方法进行完全可微分且纯数据驱动的训练。为了改进训练收敛性，在损失函数中增加了与跟踪相关的辅助任务项。该模型在 KTH 活动识别数据集和 KITTI 物体跟踪数据集上进行了评估。

Jun, 2017

准确孪生跟踪的无监督学习

该研究提出了一种新的无监督跟踪框架，通过跟踪变化明显的物体，解决了以往模板匹配无法处理较长时间跨度的问题，并通过正向和反向跟踪视频，学习了时间上的对应关系并且通过提出的一致性传播转换和不可微的区域遮盖，构建了一个可靠的特征模板，采用基于质量伪标签动态赋权值的策略，提高了学习效果，达到了 TrackingNet 和 LaSOT 等大规模数据集上有监督方法的表现水平。

Apr, 2022