90+目标跟踪算法&九大benchmark!基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪:综述与展望(下)

90+目标跟踪算法&九大benchmark!基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪:综述与展望(下)

DCFS和Siamese跟踪器的明显开放问题DCF跟踪pipeline中的显著问题尽管具有重要的有前途特性,但标准DCF框架在应用于通用对象跟踪任务时面临着几个不同的挑战,包括特征表示、边界伪影和优化。下面我们确定并讨论了开发基于DCF的跟踪pipeline的这些重要挑战!1)特征表达在目标跟踪中,...

90+目标跟踪算法&九大benchmark!基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪:综述与展望(上)

90+目标跟踪算法&九大benchmark!基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪:综述与展望(上)

准确和鲁棒的视觉目标跟踪是最具挑战性和最基本的计算机视觉问题之一。它需要估计图像序列中目标的轨迹,仅考虑其初始位置和分割,或者以边界框的形式粗略近似。鉴别相关滤波器(DCF)和深度Siamese 网络(SNs)已经成为主要的跟踪范例,这促进了领域的重大发展。随着视觉目标跟踪在过去十年中的快速发展&a...

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学习:基于孪生网络的目标跟踪

前言  随着深度学习技术的快速发展,近年来基于孪生网络的跟踪算法成为目标跟踪领域的主流方向之一。 这些孪生网络跟踪器将视觉跟踪问题表示为通过目标模板特征与搜索区域特征交叉相关后得到的向量学 习目标与搜索区域的相似度。跟踪器简介  SiamFC 算法利用孪生网络(Siamese network),在视...

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