3 實驗
這是vot18比賽中獲得優異成績的乙個演算法，在short-term中eao為第一，但是奇怪的為什麼沒有把第一頒給他，難道是作者為主辦方之一，從**上來看使用的是bacf的框架，但是核心程式加密，不免有些疑惑，因為演算法上來看感覺不會有如此大的提公升，下面來看看這篇**，
**專案位址，
vot專案位址，
**位址，有不對的地方歡迎討論。
對濾波器的約束用一範取代二範；
正則項中加入歷史模型，期望得到的濾波器保留歷史的特性；
以上兩點不算特別新，但是其中還有乙個重要的設計，就是僅保留得到濾波器的5%到20%的引數，構成稀疏性，這樣不僅能加速求解，更能除去大部分干擾，使濾波器關注於目標部分從而可以使用更大的搜尋域，但是我對此方法的效能表示懷疑。
我認為作者極大程度受到bacf的影響，bacf使用了固定的mask對特徵進行了選擇，所以這裡類似的使用了自適應的mask，即空域上能量大的位置的特徵被保留，其餘都為0，作者設定僅保留5%~20%的空域位置，由於濾波器使用了線性核所以對特徵選擇即對濾波器模板θ
\theta
θ選擇,接著由於要進行稀疏選擇，那麼一範正則無疑是比二範更好的存在，因為一範約束能夠是最優解落在更稀疏的位置，具體大家可以看看機器學習一範正則的相關介紹。另一改動則是引入歷史模型θmo
del_
θmodel
，這個沒有什麼新奇的，很多人都用過，θmo
del_
θmodel
即上一幀更新後的濾波器。稀疏選擇的部分沒有在最終的目標方程中體現出來，而是算完θ
\theta
θ後人工選擇了濾波器5%~20%的空域位置。下面給出目標函式
使用的手工特徵包括hog和cn等，設共有l層特徵通道，那麼可以將上面的目標函式拓展到多通道上，如下所示
因為有一範的存在，所以admm演算法是最合適的求解演算法，首先引入鬆弛變數如下
然後引入增廣拉格朗日乘子去掉約束項如下
這個l是凸的，直接應用admm迭代求解
其中h是η
i\eta_i
ηi多通道的組合。
下面迭代的過程的求解可以利用fft加速的方法頻域求解，具體的公式就不貼了。作者隱藏的部分**中就包含了θ
\theta
θ的更新過程，我也簡單復現了admm部分求解的**如下：
theta_n_f = bsxfun(@times, model_xf, conj(yf)) + lambda2 * theta_model_f + 1/2 * miu * thetap_f - 1/2 * h_f;
theta_d_f = model_xf .* conj(model_xf) + lambda2 + 1/2 * miu;
theta_f = theta_n_f ./ theta_d_f;
theta = real(ifft2(theta_f));
g = theta + h / miu;
temp = 1 - lambda1./(miu * sum(g.*g,3));
temp(temp<0) = 0;
thetap = bsxfun(@times, temp, g);
thetap_f = fft2(thetap);
h = h + miu * (theta - thetap);
h_f = fft2(h);
miu = min(rio * miu, miu_max);
del\theta_
θmodel
，然後按照上一節的方法計算得到θ
\theta
θ，再對空域位置的每乙個點(包括了該點對應的所有通道的值)計算二範，即每個點處的能量，令能量小的都為0，這樣相當於對應的特徵位置也為0，從而實現了特徵選擇，然後按照傳統的cf濾波器更新方法進行更新θmo
del=
(1−α
)θmo
del+
αθ_ = (1-\alpha)_ +\alpha \theta
θmodel
=(1
−α)θ
mode
l+α
θ。在尺度更新上作者選擇了fdsst的方法，且僅有5層，這點很奇怪，因為從實驗上看fdsst使用15層以上才會有可以接受的效能，而且vot**中使用了samf的尺度估計方法和**中有出入。
大部分的引數和bacf保持一致，比如5倍搜尋域，對手工特徵選擇了前5%，對深度特徵選擇了前20%。
實驗效果看十分驚人，手工特徵的版本和深度特徵的版本在速度和精度上都全面超過了eco，消融實驗中僅僅使用hog特徵的ladcf在otb100上也達到了驚人的64.3%，這已經超過了eco-hc，最後貼上結果，希望作者能早日公開全部**。
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