CVPR 2018 SINT++:《SINT++: Robust Visual Tracking via Adversarial Hard Positive Generation》论文笔记

  理解出错之处望不吝指正。   本文用到了变分自编码VAE和强化学习DQN，我觉得很新颖。整体架构如下图：   首先，使用VAE来生成positive sample，如上图中右下角。   然后，使用HTPN网络将得到的positive sample变得更加hard，即：添加遮挡。那么问题就来了，（1）.我们要遮挡目标物体中的哪部分？（2）.用哪部分去遮挡（1）中的部分？   这两个问题有一个共性

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