论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking

论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking 

2017-10-17 21:57:08 

　　先来看文章的流程吧 。。。

　　可以看到，作者所总结的三个点在于：

　　1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中。底层 feature 和 高层 feature 结合起来，得到 coarse prior map，然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓，以得到更好的似然性模型； 

　　2. Dual network 分别处理两路不同的网络，使得前景和背景更加具有区分性； 

　　3. 随机和周期性的更新机制，用来处理遮挡和模型漂移。 

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