MDnet

2020-12-28 13:30:49 浏览:537

全称:Multi-Domain Convolutional Neural Networks

MDnet[1]是基于CNN特征表示的目标跟踪模型,在2016年CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)会议上由Hyeonseob Nam和Bohyung Han提出,此神经网络提出的模型能很好地应用到目标跟踪的任务上,在2015VOT准确度比赛中获得了第一名。

网络结构

图 1 MDnet结构图

MDnet将跟踪问题视为前景和背景(目标物体和背景)的二分类问题,将每一个视频看做是一个单独的域(domain),基于共享卷积网络,从多个标注的视频序列中学习目标物体的共享表示,并在目标背景区分时连接单独的网络分支,即域特定层(domain-specific layer),进行目标物体和背景的二分类。

网络的体系结构如图1所示,驶入为107×107大小的RGB图像,并具有五个隐藏层,包括三个卷积层(conv1-3)和两个全连接层(fc4-5)。另外,网络最后对于K个域(K个训练序列)对应的全连接层具有K个分支(fc6.1-fc6.K)。每个K分支包含一个具有交叉熵损失的二分类层,它负责区分每个域(训练视频)中的目标和背景。将fc6.1 -fc6.K称为域特定层(domain-specific layer),将之前的所有层称为共享层(shared layers),经过样本训练得到的共享层(shared layers)是一个相对通用的特征提取器,而域特定层(domain-specific layer)针对任务和数据集的不同进行自适应调整,即,MDnet通过共享层提取了普遍的目标特征,域特定层能够得到不同域(视频)的信息。

网络训练及应用

网络训练

在网络训练时,目标是训练一个多域共享的卷积神经网络(multi-domain CNN)可以在任何视频中辨别目标和背景,虽然来自不同视频的训练数据对于目标和背景的定义各不相同,但其中仍然存在着一些共同的属性,如:光照变化,运动模糊,尺寸变化等。提取出满足上述属性的共性特征即可实现目标。 

[1]中使用随机梯度算法(SGD)来更新网络参数,共享层被每个训练数据更新,但每个分支对应的全连接层用其对应的视频序列来迭代更新。

网络在线更新

MDnet中采用了困难小批次样本挖掘( Hard Minibatch Mining )[3],使用假阳性(false positives)的样本进行在线网络更新,在学习过程的每一次迭代中,选取选择具有最高阳性分数(positive scores)的若干负样本(背景)作为困难样本。

目标跟踪

在跟踪目标时,每次输入一张图片,以上一帧的目标位置为中心、以多维高斯分布的形式进行采样256个候选框并大小统一维度为107x107,并分别作为网络的输入进行计算他们的目标概率和背景概率并选取最大对应的候选框作为目标框。将目标框进行边框回归[2](bounding box regression)后得到最终目标框。

参考文献

[1] Nam H , Han B . Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking[J]. 2015.
[2] Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 39(6):1137-1149.
[3] K.-K. Sung and T. Poggio. Example-based learning for viewbased human face detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 20(1):39–51, 1998.

目标跟踪

作          者: 泮桥成像光电商城

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