首先简单介绍下siamfc的网络框架,图中z是模板(即待跟踪的目标),x是当前帧的图像,是用于提取图像特征的卷积网络,因为作用于x(srch_img)的与作用于z(template)的完全一样所以称为孪生网络(siamese),经过卷积网络提取特征后分别得到x和z的feature map,然后将二者卷积(表示卷积),即将6×6×128的feature map当做卷积...
最近才开始读单目标跟踪方面的论文,我打算做成一个系列,一方面是督促自己坚持读下去,另一方面也是做个记录,方便自己日后查看。我的想法是先略读近三年CVPR、ICCV和ECCV这三个会议的单目标跟踪方向的论文,以弄清论文在解决什么问题,提出了什么方法,有什么样的创新点为主,最后争取对这些论文做一个归类总结。所以我现在...
3、ICCV2019单目标跟踪论文分析 4、总结 2019年单目标跟踪论文小结(仅限CVPR和ICCV) 1、概述 2019CVPR共收录单目标跟踪论文10篇,其中有4篇被评为oral。2019ICCV共收录单目标跟踪论文7篇,其中有2篇被评为oral。论文信息如表1和表2所示,详细的分析见本文第2、3小节。 表1 CVPR2019单目标跟踪论文信息 算法名称...
一、单目标跟踪的评价指标 1.Precision plot 追踪算法估计的目标位置(bounding box)的中心点与人工标注(ground-truth)的目标的中心点,这两者的欧式距离小于给定阈值的视频帧的百分比。不同的阈值,得到的百分比不一样,因此可以获得一条曲线。一般阈值设定为20个像素点。 缺点: 没有考虑到目标的大小,导致小目标即使预...
近期所看论文整理——单目标跟踪 1、CLNet: A Compact Latent Network for Fast Adjusting Siamese Trackers (CLNet:一种用于快速调整孪生跟踪器的紧凑型网络) 来源:ECCV 2020 baseline:SiamRPN++(CVPR 2019) 解决问题:离线训练中决定性样本丢失的问题 代码:https:/... ...
如图1所示,现有的三阶段 RGB-T 单目标跟踪网络通常采用两个独立的特征提取分支,分别负责提取两个模态的特征。然而,相互独立的特征提取分支会导致两个模态在特征提取阶段缺乏有效的信息交互。因此,一旦网络完成离线训练,其仅能从每个模态图像中提取固定的特征,无法根据实际的模态状态动态调整,以提取更具针对性的动态特征...
基于孪生网络的单目标跟踪算法研究.pdf,摘要摘要 单目标跟踪是计算机视觉的重要分支之一,一直以来格外收到学者、专家的关注。 其定义是给定初始帧中目标位置信息,在后续帧中对目标位置进行预估。单目标跟踪任 务由于受到复杂环境因素的影响,设计一个兼备精度和速度的
CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 二,Context-aware Deep Feature Compression for High-speed Visual Tracking 三,Learning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for Visual Tracking ...
DaSiamRPN(ECCV2018)论文详解: 朱政- 高性能单目标跟踪算法的探索,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
基于孪生网络的单目标跟踪论文思路汇总. Contribute to bqm1111/siamese-tracker-road-trip development by creating an account on GitHub.