关于KCF的几个问题个人理解
2016-09-03 21:20
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本文目的把自己阅读过程中遇到的问题和最后的理解记录下,方便以后回顾,关于主要公式不再进行推倒公式.
1. 特征的表达,很多人对循环矩阵中X的第一行小x不是很清楚,个人的理解是其可能是目标区域正样本的特征,或者是目标上下左右移动后负样本的特征,样本的特征在代码中可能是二维或者三维,实际你可以理解为一维。
2.y和小帽y的理解,很明显这里不再是传统的标签0和1,这里已经将其概率化,中心区域默认为目标位置,而周围低概率区域则认为其是跟踪目标的可能性低。
3.核函数的模型参数频域值在公式中小帽x消失了,原因是在正则化最小二乘时发生改变,
普通的模型参数在求最小化时为 ||y-wX||^2 + lamd * ||w||^2,
核函数的模型参数在求最小化时为 ||y-wK||^2 + lamd * w(转置)*K*w,
后者在求导后可得到不含有小帽x的公式。
1. 特征的表达,很多人对循环矩阵中X的第一行小x不是很清楚,个人的理解是其可能是目标区域正样本的特征,或者是目标上下左右移动后负样本的特征,样本的特征在代码中可能是二维或者三维,实际你可以理解为一维。
2.y和小帽y的理解,很明显这里不再是传统的标签0和1,这里已经将其概率化,中心区域默认为目标位置,而周围低概率区域则认为其是跟踪目标的可能性低。
3.核函数的模型参数频域值在公式中小帽x消失了,原因是在正则化最小二乘时发生改变,
普通的模型参数在求最小化时为 ||y-wX||^2 + lamd * ||w||^2,
核函数的模型参数在求最小化时为 ||y-wK||^2 + lamd * w(转置)*K*w,
后者在求导后可得到不含有小帽x的公式。
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