Current convolutional neural networks algorithms for video object tracking spend the same amount of computation for each object and video frame. However, it is harder to track an object in some frames than others, due to the varying amount of clutter, scene complexity, amount of motion, and object's distinctiveness against its background. We propose a depth-adaptive convolutional Siamese network that performs video tracking adaptively at multiple neural network depths. Parametric gating functions are trained to control the depth of the convolutional feature extractor by minimizing a joint loss of computational cost and tracking error. Our network achieves accuracy comparable to the state-of-the-art on the VOT2016 benchmark. Furthermore, our adaptive depth computation achieves higher accuracy for a given computational cost than traditional fixed-structure neural networks. The presented framework extends to other tasks that use convolutional neural networks and enables trading speed for accuracy at runtime.


翻译:视频天体跟踪的当前进化神经网络算法对每个天体和视频框架花费同样的计算量。 但是,由于星盘、场景复杂度、运动量和对象在背景上的独特性的不同程度,在某些框架中跟踪物体比其他框架要困难得多。 我们提议了一个深度适应性共变的暹罗网络,在多个神经网络深度上进行视频跟踪,对参数定位功能进行了培训,以控制进化地物提取器的深度,尽量减少共同计算成本损失和跟踪错误。我们的网络的准确性与VOT2016基准的先进水平相当。此外,我们的适应性深度计算在特定计算成本方面比传统的固定结构神经网络更准确。 所提出的框架延伸到了使用进化神经网络的其他任务,并使得在运行时能够以交易速度实现准确性。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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