HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

الضغط المعمق للخصائص ذات السياق لتعقب البصر السريع

Jongwon Choi; Hyung Jin Chang; Tobias Fischer; Sangdoo Yun; Kyuewang Lee; Jiyeoup Jeong; Yiannis Demiris; Jin Young Choi
الضغط المعمق للخصائص ذات السياق لتعقب البصر السريع
الملخص

نقترح إطارًا جديدًا لتعقب يعتمد على مرشحات الارتباط المعرفة بالسياق لتحقيق السرعة الحسابية العالية والأداء الرائد بين متعقبات الوقت الفعلي. يكمن الإسهام الرئيسي في تحقيق السرعة الحسابية العالية في الضغط العميق للميزات المقترح، والذي يتم من خلال مخطط معرف بالسياق يستخدم عدة ترميزات خبراء ذاتية (Auto-Encoders)؛ حيث يشير السياق في إطارنا إلى الفئة الخشنة للهدف المراد تعقبه وفقًا لأنماط المظهر. في مرحلة التدريب الأولي، يتم تدريب ترميز ذاتي خبير واحد لكل فئة. وفي مرحلة التعقب، يتم اختيار أفضل ترميز ذاتي خبير للهدف المعطى، ويتم استخدام هذا الترميز الذاتي فقط. لتحقيق أداء تعقب عالي مع الخريطة المضغوطة للميزات، نقدم عمليات تنقية خارجية ومصطلح فقدان جديد للتعامد لتدريب وضبط ترميزات الخبراء الذاتية. نؤكد صحة الإطار المعرف بالسياق المقترح من خلال عدد من التجارب، حيث يحقق طريقة أداءً مماثلًا لمتعقبات الطليعة التي لا يمكنها العمل في الوقت الفعلي، بينما يعمل بسرعة كبيرة تزيد عن 100 إطار في الثانية.

الضغط المعمق للخصائص ذات السياق لتعقب البصر السريع | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI