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增强学习

增强学习的思想来自于对自然学习的观察，比如人类获取知识的主要途径就是通过与环境的交互iteractions。增强学习问题研究what to do，即如何从situations映射到actions，从而最大化一个数值形式的reward。本质上看，这是个闭环问题closed-loop，因为actions会影响后来的输入，即situations。最有趣，也是最有挑战性的一点是，actions不光影响即时的reward，也会影响后续所有的rewards。

摘要

本文提出了一个全新的追踪器，通过由深度增强学习得到的动作来控制。和现有的其他使用深度网络的追踪器不同，该追踪器的计算量很小，并且在位置和尺度上的精度都很高。来控制action的深度网络使用各种训练序列进行预训练，并在追踪过程中进行微调，以适应目标和背景的变化。预训练过程既利用了深度增强学习，还利用了监督学习。增强学习能够成功地利用那些部分标注数据进行半监督学习。在OTB测试中，本追踪器能够达到一个非常有竞争力的performance，同时比那些基于深度网络的最新的算法快三倍，能够在GPU上达到实时。