ECCV2018 Deep regression tracking with shrinkage loss 文章解读

基于压缩损失的深度回顾跟踪算法 摘要：回归跟踪直接学习从目标对象的常规密集样本到软标签的映射，通常是由高斯函数生成的，用来估计目标位置。由于具有快速跟踪和易于实现的潜力，回归跟踪受到越来越多的关注。现有的先进的跟踪方法不能够像相关滤波一样呈现很好的性能。文中认为训练回归网络的主要瓶颈是极端的前景和背景数据不平衡。为了平衡训练数据，提出了一种新的压缩损失来惩罚简单训练数据的权重。而且，利用残差连接来

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