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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 219 - 225 (7page)
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Visual object tracking is one of the key tasks in computer vision. Robust trackers should address challenging issues such as fast motion, deformation, occlusion and so on. In this paper, we therefore propose a visual object tracking method that exploits inter-frame correlations of convolutional feature maps in Convolutional Neural Net (ConvNet). The proposed method predicts the location of a target by considering inter-frame spatial correlation between target location proposals in the present frame and its location in the previous frame. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the state-of-the-art work especially in hard-to-track sequences.
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참고문헌 (7)
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A. Yilmaz / 2006 / Object Tracking : A Survey / Preceeding of ACM Computing Surveys 38(4):1~45
H. Nam / 2016 / Learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking / CVPR
M. Kristan / 2015 / The Visual Object Tracking VOT2015 Challenge Results / Preceeding of International Conference on Computer Vision Workshops :1~23
Y. LeCun / 1998 / Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
http://www.image-net.org
H. Nam / 2016 / Learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking / CVPR
M. Kristan / 2015 / The Visual Object Tracking VOT2015 Challenge Results / Preceeding of International Conference on Computer Vision Workshops :1~23
Y. LeCun / 1998 / Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
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