? 理解出錯(cuò)之處望不吝指正。

? 本文模型叫MCCT，使用多個(gè)獨(dú)立的基于DCF的expert進(jìn)行跟蹤，在每一幀中選擇當(dāng)前最優(yōu)的expert，將其結(jié)果作為當(dāng)前幀的跟蹤結(jié)果。

? 文中使用了7個(gè)expert，每個(gè)expert使用不同的特征。

???

? 針對(duì)某一幀，使用pair-evaluation和self-evaluation的加權(quán)和對(duì)每個(gè)expert進(jìn)行打分，從而選擇出最優(yōu)的expert。

???

???????

???????

???????

? expert更新過(guò)程中的學(xué)習(xí)率由PSR（峰-旁瓣比）和experts的平均魯棒性分?jǐn)?shù)共同決定。

???

???

???

???

???

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CVPR 2018 MCCT:《Multi-Cue Correlation Filters for Roubust Visual Tracking》论文笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。