CREST: Convolutional Residual Learning for Visual Tracking ---- 文献翻译理解

Abstract 鉴别相关滤波器(DCFs)在视觉跟踪中表现出良好的性能。他们只需要从初始帧中提取一小组训练样本来生成外观模型。然而，现有的DCFs分别从特征提取中学习滤波器，并使用经验加权的移动平均操作更新这些滤波器。DCF跟踪器很难从端到端的培训中受益。本文提出了将DCFs重构为单层卷积神经网络的算法。该方法将特征提取、响应图生成和模型更新集成到神经网络中进行端到端训练 为了减少在线更新过程中

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