Abstract | 第4页 |
摘要 | 第5-9页 |
List of Abbreviations and Acronyms | 第9-10页 |
Chapter 1 General Introduction | 第10-18页 |
1.1 The Source of Topic | 第10页 |
1.2 Introduction | 第10页 |
1.3 Background Research and Objectives | 第10-12页 |
1.4 Motivation | 第12页 |
1.5 Related Works and Analysis Literature Review | 第12-15页 |
1.5.1 Tracking by Correlation Filters | 第12-13页 |
1.5.2 Tracking by CNNs | 第13页 |
1.5.3 Discriminative Trackers | 第13-14页 |
1.5.4 Custom Architectures for Visual Tracking | 第14-15页 |
1.5.5 Combining Trackers | 第15页 |
1.6 Data and Methodology | 第15-16页 |
1.7 Problem Statement | 第16-18页 |
Chapter 2 Theoretical Background | 第18-27页 |
2.1 Introduction | 第18页 |
2.2 Appearance Model | 第18-19页 |
2.3 Deep Residual Learning for image recognition | 第19-20页 |
2.3.1 Residual Representations | 第19页 |
2.3.2 Residual Learning | 第19-20页 |
2.4 Recurrent neural networks | 第20页 |
2.5 Efficient Networks | 第20-21页 |
2.6 Object Tracking | 第21-24页 |
2.7 Comparison between Various Tracking Techniques | 第24-26页 |
Summary | 第26-27页 |
Chapter 3 System Formulation | 第27-34页 |
3.1 Introduction | 第27-28页 |
3.2 Discriminative correlation filters Reformulation | 第28-29页 |
3.3 Residual Learning Reformulation | 第29-31页 |
3.4 Tracking via Convolutional Residual Learning | 第31-32页 |
3.5 Our Algorithm | 第32-33页 |
Summary | 第33-34页 |
Chapter 4 System Implementation and Results | 第34-42页 |
4.1 Introduction | 第34页 |
4.2 Experimental and Environment setup | 第34-36页 |
4.2.1 The Software Requirements | 第34-35页 |
4.2.2 Configuration and Compilation | 第35页 |
4.2.3 Graphics Processing Unit (GPU) Support | 第35-36页 |
4.3 Ablation Studies | 第36-37页 |
4.4 Comparisons with State-of-the-art | 第37-40页 |
4.4.1 Evaluations on Benchmark Datasets OTB-2013, OTB-2015 and VOT-2016 datasets | 第37-40页 |
4.5 Qualitative Evaluations | 第40页 |
4.6 Visualizations of response maps in CREST trackers | 第40-41页 |
Summary | 第41-42页 |
Conclusion and Remarks | 第42-43页 |
References | 第43-48页 |
Acknowledgement | 第48-49页 |
Curriculum Vitae | 第49页 |