FuCoLoT – A Fully-Correlational Long-Term Tracker

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F19%3A00337393" target="_blank" >RIV/68407700:21230/19:00337393 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20890-5_38" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20890-5_38</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20890-5_38" target="_blank" >10.1007/978-3-030-20890-5_38</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

FuCoLoT – A Fully-Correlational Long-Term Tracker

Popis výsledku v původním jazyce

We propose FuCoLoT – a Fully Correlational Long-term Tracker. It exploits the novel DCF constrained filter learning method to design a detector that is able to re-detect the target in the whole image efficiently. FuCoLoT maintains several correlation filters trained on different time scales that act as the detector components. A novel mechanism based on the correlation response is used for tracking failure estimation. FuCoLoT achieves state-of-the-art results on standard short-term benchmarks and it outperforms the current best-performing tracker on the long-term UAV20L benchmark by over 19%. It has an order of magnitude smaller memory footprint than its best-performing competitors and runs at 15Â fps in a single CPU thread.

Název v anglickém jazyce

FuCoLoT – A Fully-Correlational Long-Term Tracker

Popis výsledku anglicky

We propose FuCoLoT – a Fully Correlational Long-term Tracker. It exploits the novel DCF constrained filter learning method to design a detector that is able to re-detect the target in the whole image efficiently. FuCoLoT maintains several correlation filters trained on different time scales that act as the detector components. A novel mechanism based on the correlation response is used for tracking failure estimation. FuCoLoT achieves state-of-the-art results on standard short-term benchmarks and it outperforms the current best-performing tracker on the long-term UAV20L benchmark by over 19%. It has an order of magnitude smaller memory footprint than its best-performing competitors and runs at 15Â fps in a single CPU thread.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

ACCV 2018: Proceedings of the 14th Asian Conference on Computer Vision, Part II

ISBN

978-3-030-20889-9

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

17

Strana od-do

595-611

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

—

Místo konání akce

Perth

Datum konání akce

4. 12. 2018

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000492902300038