Filter learning from deep descriptors of fully convolutional siamese network for tracking in videos - Chaves, Hugo Aparecido de Lima França (2019)
Nos ultimos anos, os avancos em Aprendizado Profundo revolucionaram diversas sub- areas da Visao Computacional, incluindo o Rastreamento de Objetos Visuais. Um tipo especial de rede neural profunda, a Rede Neural Siamesa, chamou a atencao da comunidade especializada em rastreamento. Ela possui baixo custo computacional e alta efi cacia para comparar a similaridade entre objetos. Atualmente, a comunidade cienti ca atingiu resultados notaveis ao aplicar tais redes ao problema de Rastreamento de Objetos Visuais. No entanto, observou-se que limitacoes dessa rede neural impactam negativamente no rastreamento. Superou-se o problema ao se obter um novo descritor para referencia do objeto combinando descritores passados fornecidos pelo rastreador. Em particular, foi proposto a combinacao de sinal de descritores em blocos de memorias de longo e de curto prazo, os quais representam a primeira e a mais recente aparencia do objeto, respectivamente. Um descritor nal e gerado a partir desses blocos de memoria, o qual o rastreador usa como referencia. Este trabalho enfatizou-se na obtencao de um metodo para calcular um banco de ltros otimizado atraves do uso de um algoritmo genetico. O banco de ltros e utilizado entao para gerar a saida da memoria de curto prazo. De acordo com experimentos realizados na base de dados OTB, esta proposta apresenta ganhos em comparacao com a proposta original da SiamFC. Considerando a metrica area abaixo da curva, ha ganhos de 7.4% e 3.0% para os gra cos de precisao e sucesso, respectivamente, tornando este trabalho comparavel a metodos do estato da arte.