深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动,有监督学习推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。但是,大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本,越来越多的研究开始关注如何在不获取数据标签的条件下提升模型的性能,这其中就包括自监督注意机制。
必须防止模型学习这个任务无效解(trivial solution),例如基于低级颜色特征匹配连续帧;
必须使跟踪器飘移不那么严重。跟踪器漂移(tracker drifting, TD)主要是由目标遮挡、复杂的目标变形和随机光照变化引起的。跟踪器飘移问题通常是在长时间窗口上训练递归模型来解决,该窗口具有周期一致性和定时采样特点。
(来源:机器之心公众号)
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