元学习----Meta-Tracker: Fast and Robust Online Adaptation for Visual

Abstract 这篇论文改进了最先进的使用在线适应的视觉对象跟踪器。(MDNET,Crest)我们的核心贡献是一种基于离线mete-learning-based的方法，用于调整在线适应跟踪中使用的初始深度网络。元学习是由深层网络的目标驱动的，深层网络可以在未来的框架中快速地适应对特定目标的鲁棒建模。理想情况下，得到的模型关注于对未来帧有用的特性，避免对背景杂波、目标的小部分或噪声的过度拟合。通过

>>阅读原文<<