[人工智能]High-Performance Long-Term Tracking with Meta-Updater 阅读

问题

• 长时跟踪没有利用在线更新的优势；
• 引入在线更新到长时跟踪很危险，因为长时跟踪存在长时的不确定性和噪声观测；

方案

• 引入Meta-Updater解决上述问题；
• 判断在当前帧跟踪时，跟踪器是否准备更新，由此过滤长时跟踪中的噪声样本，使用更加准确的样本进行更新；

实现

• 整体框架

  

  其中，local tracker为短时的局部跟踪器，此处使用ATOM。局部跟踪结果得到之后，放入MetaUpdater中进行判断是否需要更新外观模型. Verifier评估当前跟踪结果的正确性，如果验证得分大于设定阈值，跟踪器将持续进行局部跟踪；如果不正确，则使用faster-RCNN检测所有的可能候选区域，并且剪切出来，放入局部跟踪器输出对应的候选bbox；这些bbox被送入验证器中验证是否存在该目标，如果存在，则使用当前的目标外观重置局部跟踪器；在进入下一帧之前，将历史收集起来送入MetaUpdater中，以引导在线跟踪器的更新；

• MetaUpdater

  • Sequential Information

    记在线跟踪器为$\tau$，第$t$帧的响应图记为$R_t$，输出 的bbox记为$b_t$，根据$b_t$ crop出来的图像记为$I_t$，第一帧的外观模型记为$I_0$。如下图所示：

    

    通过挖掘一个时间段的序列信息，整合几何、判别和外观信息来建立MU模型；

  • Geometric Cue

    • 输出的$b_t=[x_t,y_t,w_t,h_t]$，其中(x,y)表示左上角的坐标，(w,h)表示目标的长宽；
    • 一个时间段的bbox则包含了目标的运动信息，如速度、加速度、尺度变化等；
    • 因此将一个时间段的bbox作为集合信息输入MU；

  • Discriminative Cue

    • 定义置信度得分$s_t^C$为$R_t$的最大值，$s_t^C=max(R^t)$；

    • 由下图可以看出，置信度得分并不稳定，所以利用CNN挖掘响应图中的信息，得到响应向量$v_t^R=f^R(R_t;W^R)$??，f表示CNN，W表示CNN的参数。使用v编码当前帧的在跟踪器中的可靠信息，用于后续的序列模型挖掘目标的可靠信息；

      

  • Appearance Cue

    • 由于在线更新时带有噪声样本，使得响应对外观的变化不敏感，故直接使用跟踪器的输出作为评价跟踪器好坏的标准不可靠；
    • 使用模板匹配的方式，获得外观得分$s_t^A=||f^A(I_t;W^A)?f^A(I_0;W^A)|{|}_2$，将target和候选目标嵌入到欧氏空间中进行判别，$W$为离线训练的函数$f$的参数，$s^A$度量了跟踪结果$I_t$和目标的模板$I_0$之间的距离。这样的模板匹配策略不影响噪声观测；

  • Sequential Information.

    • 将以上提到的几何信息、判别信息、外观信息整合进一个序列矩阵$X_t=[x_{t?t_s+1};...;x_{t?1};x_t]\in R^{d\times t_s}$，其中$x_t\in R^{d\times 1}$，其集中了$s{s}_t^C,V_t^R,s_t^A,b_t$等信息，$t_s$为平衡历史经验和当前观测的时间步长。$X_t$这一序列信息最终送入级联的LSTM中进行信息的挖掘；

  • Cascaded LSTM

  • LSTM公式如下：

    

  • 使用三个级联的LSTM对历史信息进行挖掘

    

    

  • 将$X_t$送入级联的LSTM中，最后为两个全连接层+二分类，给出是否更新外观模型；

  • Meta-Updater Training

    • 采样：首先，在不同的训练视频序列上运行局部跟踪器，记录所有帧的跟踪结果；

    • 将这些结果划分为一系列的时间片，表示为 Y = { Y t v ∣ t = t s t v } ∣ v = 1 V Y=\{Y_t^v|_{t=t_s}^{t_v}\}|_{v=1}^V Y={Ytv?∣t=ts?tv??}∣v=1V?，$v$为视频序列索引，$V$为训练序列的数量，$t_v$为第$v$个视频序列的长度，其中 Y t v = { y t ? t s + 1 , . . . , y t ? 1 v , y t v } Y_t^v=\{y_{t-t_s+1},...,y_{t-1}^v,y_t^v\} Ytv?={yt?ts?+1?,...,yt?1v?,ytv?}，每一个时间slice $y_t^v$包含当前第$t$帧的bbox，响应图，响应得分，预测得到的目标图像；

    • $Y_t^v$的标签为：

      

    • Model Training

      

      局部跟踪器（短时跟踪器）和MU是紧密耦合的，局部跟踪器通过影响样本收集过程来训练MU；$k$表示k此迭代，一般$k=3$；

  • 实现*细节

    • 匹配网络$f^A$：ResNet50，输入为$107\times 107的图像块$；在GT周围随机采样，IOU大于0.7的作为正样本；使用来自SiamRPN为基础的网络得到的置信度较高但不属于目标的样本作为负样本；
    • $f^R$：$50\times 50$的响应图作为输入，经过两层卷积层+全局平均池化，得到$1\times 1\times 8$的向量作为后续输入；
    • 带有全连接层的级联LSTM：每个LSTM cell有64个units，$t_s,t_1,t_2$分别为20，8，3，遗忘bias设置为1.0，输出64个units送入全连接层，最终得到binary value判断是否更新;

• polo