DLT(NIPS2013)
Learning a Deep Compact Image Representation for Visual Tracking
DLT是第一个把深度模型运用在单目标跟踪任务上的跟踪算法。它的主体思路如上图所示：
(1) 先使用栈式降噪自编码器(stacked denoising autoencoder，SDAE)在Tiny Images dataset这样的大规模自然图像数据集上进行无监督的离线预训练来获得通用的物体表征能力。预训练的网络结构如上图(b)所示，一共堆叠了4个降噪自编码器, 降噪自编码器对输入加入噪声，通过重构出无噪声的原图来获得更鲁棒的特征表达能力。SDAE1024-2560-1024-512-256这样的瓶颈式结构设计也使获得的特征更加compact。
(2) 之后的在线跟踪部分结构如上图(c)所示，取离线SDAE的encoding部分叠加sigmoid分类层组成了分类网络。此时的网络并没有获取对当前被跟踪物体的特定表达能力。此时利用第一帧获取正负样本，对分类网络进行fine-tune获得对当前跟踪目标和背景更有针对性的分类网络。在跟踪过程中，对当前帧采用粒子滤波(particle filter)的方式提取一批候选的patch(相当于detection中的proposal)，这些patch输入分类网络中，置信度最高的成为最终的预测目标。
(3) 在目标跟踪非常重要的模型更新策略上，该论文采取限定阈值的方式，即当所有粒子中最高的confidence低于阈值时，认为目标已经发生了比较大的表观变化，当前的分类网络已经无法适应，需要进行更新。
小结：DLT作为第一个将深度网络运用于单目标跟踪的跟踪算法，首先提出了“离线预训练＋在线微调”的思路，很大程度的解决了跟踪中训练样本不足的问题，在CVPR2013提出的OTB50数据集上的29个跟踪器中排名第5。
但是DLT本身也存在一些不足：
(1) 离线预训练采用的数据集Tiny Images dataset只包含32*32大小的图片，分辨率明显低于主要的跟踪序列，因此SDAE很难学到足够强的特征表示。
(2) 离线阶段的训练目标为图片重构，这与在线跟踪需要区分目标和背景的目标相差甚大。
(3) SDAE全连接的网络结构使其对目标的特征刻画能力不够优秀，虽然使用了4层的深度模型，但效果仍低于一些使用人工特征的传统跟踪方法如Struck等。
