传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪 Transferring Rich Feature Hierarchies for Robust Visual Tracking
原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf摘要阻碍CNN应用于视觉跟踪的主要障碍是缺乏适当标记的训练数据。虽然释放CNN功率的现有应用程序通常需要大量数百万的训练数据，但是视觉跟踪应用程序通常在每个视频的第一帧中仅具有一个标记的示例。我们通过离线预培训CNN，然后将学到的丰富特征层次结构转移到在线跟踪来解决此研究问题。CNN还在在线跟踪期间进行微调，