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#854
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Visual TrackingのためのフィルタASRCFの提案．スケールの変化に対してDeepなモデルで対応する場合，様々なスケールで特徴を計算する必要があるため時間がかかる．提案法では位置とスケールをそれぞれをLocation CFとScale CFによってADMMを用いた最適化によって推定する．
新規性
フィルタの係数と空間的正則化の重みを同時に最適化することで，信頼性の高いフィルタ係数が得られる．はじめにこのロバストなCFの設計を最適化問題として定式化し，これをADMMによって解くと各部分問題がClosed-formで記述できているため効率よく計算できることを示している．
結果
VGG-MとVGG-16の前部分とHOG特徴量を特徴抽出に用いる．OTB2015，TC128，VOT2016，VOT2017，LaSOTで評価．SOTAと比較してほぼ同等の性能であり，実行速度は28fpsと他の手法よりも高速だった．
その他（なぜ通ったか？等）
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