💡 계속 업데이트 예정 DCF (Discriminative Correlation Filter) DCF-based 접근법 : objective를 최소화함으로써 target과 background를 구별하기 위한 target model을 학습한다. 여러가지 종류들 오랫동안 Fourier-transform based solvers는 DCF based trackers [5, 15, 29, 46]에 지배적이었다. [13]은 target model로 two layer Perceptron을 사용하고, 최적화 문제를 해결하기 위해 Conjugate Gradient를 사용한다. 최근, 추적 문제를 meta learning problem [1, 58, 72]에 던져 end-to-end training을 가능하게 하는 여러 ..

💡 계속 업데이트 예정 이 외에도 Transformer를 이용한 트래커들이 많지만, VOT 챌린지에서 EAO 점수가 높은 트래커 위주로 제가 리뷰한 논문을 정리하였습니다. (간단한 모델 아키텍쳐와 특징이나 장점, 단점, 구성을 정리하려고 만든 글입니다. 더 사제한 내용을 보시려면 논문리뷰 포스팅 글을 참고해주세요.) Transformer 최근에는 트랜스포머를 사용하는 여러 추적기가 도입되었다. 트랜스포머는 일반적으로 target object를 localize & bounding box를 regression 위해 discriminative features를 예측하는 데 사용된다. 인코더 : training features 처리 디코더 : cross-attention layers를 사용하여 training ..