Pacr: atención de píxeles en clasificación y regresión para el seguimiento de objetos visuales
Autores: Li, Da; Chai, Haoxiang; Wei, Qin; Zhang, Yao; Xiao, Yunhan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Pacr: atención de píxeles en clasificación y regresión para el seguimiento de objetos visuales
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Sin anclaje
Rastreadores
Entrenamiento
Seguimiento
Módulo
Rendimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Los rastreadores basados en anclas libres han logrado un rendimiento notable en el seguimiento de objetos visuales individuales en los últimos años. Muchos rastreadores sin anclas consideran los campos rectangulares cerca del centro del objetivo como la muestra positiva utilizada en la fase de entrenamiento, mientras que siempre utilizan el máximo del mapa correspondiente para determinar la ubicación del objetivo en la fase de seguimiento. Esto hace que el rastreador sea inconsistente entre la fase de entrenamiento y la de seguimiento.
Descripción
Los rastreadores basados en anclas libres han logrado un rendimiento notable en el seguimiento de objetos visuales individuales en los últimos años. Muchos rastreadores sin anclas consideran los campos rectangulares cerca del centro del objetivo como la muestra positiva utilizada en la fase de entrenamiento, mientras que siempre utilizan el máximo del mapa correspondiente para determinar la ubicación del objetivo en la fase de seguimiento. Esto hace que el rastreador sea inconsistente entre la fase de entrenamiento y la de seguimiento.