? 理解出錯之處望不吝指正。

? 本文模型叫MCCT，使用多個獨立的基于DCF的expert進(jìn)行跟蹤，在每一幀中選擇當(dāng)前最優(yōu)的expert，將其結(jié)果作為當(dāng)前幀的跟蹤結(jié)果。

? 文中使用了7個expert，每個expert使用不同的特征。

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? 針對某一幀，使用pair-evaluation和self-evaluation的加權(quán)和對每個expert進(jìn)行打分，從而選擇出最優(yōu)的expert。

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? expert更新過程中的學(xué)習(xí)率由PSR（峰-旁瓣比）和experts的平均魯棒性分?jǐn)?shù)共同決定。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CVPR 2018 MCCT:《Multi-Cue Correlation Filters for Roubust Visual Tracking》论文笔记的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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