一文带你了解视觉目标跟踪
2019年8月1日 - 网易
首先ECO降低了C-COT的参数量,对特征提取作了降维简化,提升效率、防止过拟合;第二,使用高斯混合模型生成不同样本组合,简化训练集的同时还增加了多样性;另外,提出了一种高效的模型更新策略,在提升速度的同时还提升了鲁棒性。C-COT学习后的卷积核与ECO学习后的卷积核(图片来源:[7])现状——孪生网络风生水起Siam...
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首先ECO降低了C-COT的参数量,对特征提取作了降维简化,提升效率、防止过拟合;第二,使用高斯混合模型生成不同样本组合,简化训练集的同时还增加了多样性;另外,提出了一种高效的模型更新策略,在提升速度的同时还提升了鲁棒性。C-COT学习后的卷积核与ECO学习后的卷积核(图片来源:[7])现状——孪生网络风生水起Siam...