Critical Overview of Visual Tracking with Kernel Correlation Filter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the development of new methodologies for faster training on datasets, there is a need to provide an in-depth explanation of the workings of such methods. This paper attempts to provide an understanding for one such correlation filter-based tracking technology, Kernelized Correlation Filter (KCF), which uses implicit properties of tracked images (circulant matrices) for training and tracking in real-time. It is unlike deep learning, which is data intensive. KCF uses implicit dynamic properties of the scene and movements of image patches to form an efficient representation based on the circulant structure for further processing, using properties such as diagonalizing in the Fourier domain. The computational efficiency of KCF, which makes it ideal for low-power heterogeneous computational processing technologies, lies in its ability to compute data in high-dimensional feature space without explicitly invoking the computation on this space. Despite its strong practical potential in visual tracking, there is a need for an in-depth critical understanding of the method and its performance, which this paper aims to provide. Here we present a survey of KCF and its method along with an experimental study that highlights its novel approach and some of the future challenges associated with this method through observations on standard performance metrics in an effort to make the algorithm easy to investigate. It further compares the method against the current public benchmarks such as SOTA on OTB-50, VOT-2015, and VOT-2019. We observe that KCF is a simple-to-understand tracking algorithm that does well on popular benchmarks and has potential for further improvement. The paper aims to provide researchers a base for understanding and comparing KCF with other tracking technologies to explore the possibility of an improved KCF tracker.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle