Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking
AAAI-2019
Paper:http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/aaai2019_tracking.pdf
本文提出一种新的学习思路,即:属性信息 (e.g., illumination changes, occlusion and motion) ,来进行 CNN 特征的学习,以得到更加鲁棒的 tracker。具体来说,就是设计一种基于属性的 CNN,并且带有多个分支,每一个分支用于分类特定属性的目标。这种设计的优势在于:在每一种挑战下,降低了目标外观的多样性,用更少的训练数据就可以训练模型(reduces the appearance diversity of the target under each attribute and thus requires less data to train the model)。
==