视觉追踪在多样本的历史追踪结果中学习时,可能遭遇过拟合问题, 在视觉追踪中,由于遮挡和大幅形变的引入使得其不能有效学习历史数据。为了解决这个问题,研究人员提出了一种基于SRCF(SVR)模型的SR-CVA追踪算法,它克服了上述问题。这是一种具有较高可解释性的追踪方法,能够将图像中的特征与目标物体之间的空间关系转换为特定的数据类型,从而实现实时性和高准确性。
例如,使用Rtf[X]进行追踪时,当用户在移动过程中没有看到任何物体的时候,该结果会被捕获到。但是,如果使用SVP追踪系统对多个对象进行分类和排序时,这种结果会产生较大的影响。因此,为了进一步解决类似的问题,研究者们设计了一个名为STFC-TRCF(SPFC-MRCF)的模型来提高性能。它通过利用一个由8个子集组成的多层缓冲器、两个分辨率非常高的边框以及一系列控制点,构建出一套可以用来识别背景和细节的全局视图模型。此外,为了减少假象和拟合问题,这些方法都需要考虑大量的估计问题。此外,为了防止过度模糊或伪装,这些方案必须避免被编码和校验以保证精度和可靠性。
然而,本文讨论了如何处理这样的问题。作者首先提出SRCF模型,并将其作为一种基于BEV(BCO)的方法用于训练神经网络,以检测隐藏于环境中的物理参数,使其更容易识别并预测它们是否是真实世界的原始数据。最后,他还展示了一些关于是否有“人工合成”或者其他特殊方法的应用案例。最终,他们还开发出了一种基于SRCF模型的SR-AVN追踪技术。这项工作的最新进展显示其效率提高了约50%,但可能遇到了很多不可描述的问题。