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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 389 - 395 (7page)
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본 논문에서는 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘의 성능 향상을 위한 표적 이미지 교환 모델을 제안한다. 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘은 시퀀스의 첫 프레임에서 지정된 표적 이미지만을 사용하여 탐색 이미지 내에서 가장 유사한 부분을 찾아 객체를 추적한다. 첫 프레임의 객체와 유사도를 비교하기 때문에 추적에 한 번 실패하게 되면 오류가 축적되어 추적 객체가 아닌 부분에서 표류하게 되는 현상이 발생한다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 모델을 설계하여 추적이 잘 진행되고 있는지 확인하고 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘에서 출력되는 점수를 이용하여 표적 이미지 교환 시기를 정의하였다. 제안 모델은 VOT-2018 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 정확도 0.611 견고도 22.816을 달성하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 표적 이미지 교환 모델
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Q. Wang, L. Zhang, L. Bertinetto, W. Hu, and P. H. Torr, “Fast online object tracking and segmentation: A unifying approach,” in Proceedings of the IEEE/CVF conference on Computer Vision and Pattern Recognition, California: CA, pp. 1328-1338, 2019.
M. Mulller, A. Bibi, S. Giancola, S. Alsubaihi, and B. Ghanem, “Trackingnet: A large-scale dataset and benchmark for object tracking in the wild,” in Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Munich: MUC, pp. 300-317, 2018.
M. Kristan and other 155th authors, “The sixth visual object tracking vot2018 challenge results,” in Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Munich: MUC, pp. 3-53, 2018.
G. Koch, R. Zemel, and R. Salakhutdinov, “Siamese neural networks for one-shot image recognition,” in International Conference on Machine Learning deep learning workshop, Lille: LIL, pp. 1-8, 2015.
L. Bertinetto, J. Valmadre, J. F. Henriques, A. Vedaldi, and P. H. Torr, “Fully-convolutional siamese networks for object tracking,” in Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Amsterdam: AMS, pp. 850-856, 2016.
M. Mulller, A. Bibi, S. Giancola, S. Alsubaihi, and B. Ghanem, “Trackingnet: A large-scale dataset and benchmark for object tracking in the wild,” in Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Munich: MUC, pp. 300-317, 2018.
M. Kristan and other 155th authors, “The sixth visual object tracking vot2018 challenge results,” in Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Munich: MUC, pp. 3-53, 2018.
G. Koch, R. Zemel, and R. Salakhutdinov, “Siamese neural networks for one-shot image recognition,” in International Conference on Machine Learning deep learning workshop, Lille: LIL, pp. 1-8, 2015.
L. Bertinetto, J. Valmadre, J. F. Henriques, A. Vedaldi, and P. H. Torr, “Fully-convolutional siamese networks for object tracking,” in Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Amsterdam: AMS, pp. 850-856, 2016.
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