Video Flim Dizi Hayvanlar Teknoloji

Bu yazıda, görsel izleme için uçtan uca derin metrik ağ (DMN) öneriyoruz, burada herhangi bir hedef sadece ilk çerçevenin sınırlayıcı kutusu göz önüne alındığında doğru bir şekilde izlenebilir. Ana motivasyonumuz, tek seferlik öğrenme felsefesini takip ederek ağın derin bir mesafe metriği öğrenmeyi öğrenmesini sağlamaktır. Öklid mesafesi gibi el yapımı bir mesafe metriği kullanmak yerine, DMN'miz görünüm değişikliklerine daha dayanıklı olan öğrenilebilir bir metrik sağlamaya odaklanır. Ayrıca, ortalama kare hatalarını ve kontrast kaybını, geri yayılma için ortak bir kayıp fonksiyonuna uygun şekilde birleştiren ilk biziz. Çevrimiçi izleme sırasında, DMN önce sıraya özel bilgi elde etmek için örnek başlatmamızı uygular ve daha sonra kutuyu hassaslaştırma, oklüzyon algılama ve çevrimiçi güncelleme yardımı olmadan hedefi doğrudan izler. Nihai izleme skoru, hem DMN skaler çıktımızı hem de hareket düzgünlüğü kısıtlamasını dikkate alır. Önerilen yöntemimizin etkinliğini doğrulamak için ablasyon analizleri yapılır. Ve yaygın ölçütlerdeki deneyler, yöntemimizin bazı temsili izleyicilerle, özellikle mevcut metrik öğrenme tabanlı algoritmalarla karşılaştırıldığında rekabetçi bir performans elde edebileceğini göstermektedir.