如何训练一个100FPS的深度跟踪网络模型---GOTURN（附代码）

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原文链接：如何训练一个100FPS的深度跟踪模型（附代码）

Held, David, Sebastian Thrun, and Silvio Savarese. "Learning to track at 100 fps with deep regression networks." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2016.

 1 引言

目标跟踪是计算机视觉中的一个经典任务，通过跟踪一个目标时序场景下的移动，一方面是跟踪到关键目标，另一方面能够利用跟踪产生的结果来消除其他任务产生的错误信息，例如使用跟踪来抑制误检。

本篇将介绍如何使用深度回归网络来训练一个100FPS速度的跟踪器。之前大多数的跟踪算法是基于所需要跟踪目标的特征来定位关键bounding box，直接使用特征来识别速度快，但是准确率不高，而且随着时间的推移，容易跟丢。另一种思路是使用检测来进行跟踪，每一帧的图片都进行一次检测[1]，使用检测来产生bounding box，时序上对同一个检测目标连续的bounding box，可以产生对该目标的跟踪。

本篇介绍的方法与前面的思路均不相同，本篇的思路是通过在连续帧之间的相关性，以及需要跟踪的目标的特征来训练一个深度回归跟踪网络，GOTURN模型。这个文章的方法，笔者也在真实数据集上进行了训练测试，跟踪的效果非常好，按照IOU作为阈值，在IOU=0.5的时候，能够达到0.95的准确率。Github代码：https://github.com/tangyuhao/GOTURN-Tensorflow

2 模型介绍

图1 模型框架

整体的模型框架如图所示，输入是连续的两帧图片，上分支的当前帧，下分支是上一帧。上一帧的图片是有bounding box的，通过给定的bounding box来得到需要跟踪目标的特征，之后在当前帧上回归出来一个bounding box。Crop的含义是指使用bounding box来得到局部的特征，从而使特征能够更加丰富，类似于一个attention模型！（注：对当前帧的crop往往是直接在上一帧的bounding box之上外扩两倍，存在一个先验假设，跟踪目标不会移动太快）。

之后，在上一帧以及当前帧上crop出来的特征通过一个两路卷积神经网络，最后通过全连接层学习出当前帧的bounding box。该bounding box一方面是直接通过回归模型回归出来的，只有四个值，另一方面是连续帧之间的相关性得到的数值，具有很强的时序特性，所以可以作为很好的跟踪模型。该模型很小，而且深度较浅，再加上输入网络的是crop之后的图片特征，数据量较少，所以最终的计算速率很快，能够达到100FPS。

3 实验结果

图2 GOTURN对比试验效果图

 

最终GOTURN模型的实验效果是比较好的，在保证了健壮性的同时又能够保证跟踪的准确率，能够很好的跟住目标。

 

另外一组实验反映了使用了连续两帧图片来跟踪目标能够减少误差，同时，也反映了在不同条件改变下，会产生不同程度的误差。

4 总结

该论文的idea其实比较简单，通过连续两帧图片之间的关联性，加上crop的信息来只将局部的信息输入到神经网络中，从而能够更好的训练神经一个跟踪神经网络。一般跟踪，还有检测模型，往往会忽略时序特征，所以丢失了很强的关联信息。通过连续两帧的关联信息，既是很好的跟踪模型训练方法，也能够引用到其他的检测或者识别模型中来。

代码：

https://github.com/tangyuhao/GOTURN-Tensorflow

参考文献：

[1] SSD: Single Shot MultiBox Detector

[2] Learning to Track at 100 FPS with DeepRegression Networks

[3] https://github.com/tangyuhao/GOTURN-Tensorflow

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