ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking !) 那么Martin Danelljan(后面叫他DM好了)在相关滤波做跟踪的算法上积累了丰富的经验之后,分析了速度降低的三个最重要的因素: (1)ModelSize(模型大小)也可以理解为特征的复杂度。比如说C-COT用了CNN+HOG+CN这样非常全面的特征组合,它
《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》论文阅读笔记 语义分割–Understand Convolution for Semantic Segmentation 动机 1. 编码部分的问题 对于编码部分,空洞卷积由于其可以增大感受野、控制分辨率从而消除了下采样的需要。 但是空洞卷积固有的问题就是gridding现象,因为卷积核中间加入了0(空洞),感受野只获取...
目标跟踪---ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking 一张若 40 人赞同了该文章 ECO是cvpr2017中基于CCOT的提速版本,效果也比CCOT好,仍然是 Martin Danelljan在滤波这个方向做的工作。ccot的计算复杂度高,比如cnn特征中卷积层滤波器维度就设置为默认的96,512,显然参数过多会造成过拟合现象。下图是eco...
Khan, and M. Felsberg, "ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking," in Proc. of IEEE Conf. on Com- puter Vision and Pattern Recognition, 2017.Danelljan, M., Bhat, G., Khan, F.S., Felsberg, M.: Eco: Efficient convolution op- erators for tracking. In: CVPR (2017)...
C-COT: Learning Continuos Convolution Operators for Visual Tracking 由于这篇文章是以C-COT为Baseline的,所以我们有必要了解下C-COT算法。C-COT主要的贡献是提出了连续一个空间域中的卷积方程,在样本空间进行插值形成多分辨率的特征图。 C-COT中方法在EOT中的作用就是产生特征。
这个很显然,模型如果每帧都更新,速度肯定比间歇更新要慢。我发现16年下半年开始,做tracking的人开始非常关注这个问题。而在此之前,很多方法基本都是每帧都更新的。另外每帧都更新也会有model drift问题,这个显而易见不再赘述。 2. ECO Algorithm 好,那么针对以上三个问题,DM分别给出了应对策略,从三方面进行改进...
Martin Danelljan, Goutam Bhat, Fahad Khan, Michael Felsberg. ECO Efficient Convolution Operators for Tracking. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017. Please cite the above publication if you use the code or compare with the ECO tracker in ...
Felsberg. Eco: Efficient convolution operators for tracking. arXiv preprint arXiv:1611.09224, 2016. 1 [12] M. Danelljan, G. Hager, F. Shahbaz Khan, and M. Felsberg. Learning spatially regularized correlation filters for visual tracking. In ICCV'15, pages 4310–4318, 2015. 7 [13] M. ...
Danelljan M, Robinson A, Khan FS, Felsberg M (2016) Beyond correlation filters: Learning continuous convolution operators for visual tracking. In: Proceedings of the european conference on computer vision (ECCV), pp 472–488 Bertinetto L, Valmadre J, Henriques JF, Vedaldi A, Torr PHS (2016...
ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking 特征的复杂度。比如说C-COT用了CNN+HOG+CN这样非常全面的特征组合,它每次更新模型的时候,需要更新的参数有800000个,速度当然很慢。实际上跟踪问题中的训练样本非常少,这么高的维度除了速度慢... 这篇文章的baseline是Martin Danelljan的另一篇文章,就是上面提到的...