上图为Siam RCNN整体框架,作者设计了一个Siamese two-stage detection network作为跟踪器。第一阶段是RPN,第二阶段通过将感兴趣区域(RoI)的特征和参考特征拼接起来,包括以第一帧的GT作为参考和以前一帧的检测结果作为参考的两个redetction head。最后构建Tracklet Dynamic Programming Algorithm (TDPA)去跟踪所有潜在目标。
上图为Siam RCNN整体框架,作者设计了一个Siamese two-stage detection network作为跟踪器。第一阶段是RPN,第二阶段通过将感兴趣区域(RoI)的特征和参考特征拼接起来,包括以第一帧的GT作为参考和以前一帧的检测结果作为参考的两个redetction head。最后构建Tracklet Dynamic Programming Algorithm (TDPA)去跟踪所有潜在目标。
Siam-RPN提出了一种基于RPN的孪生网络结构。由孪生子网络和RPN网络组成,它抛弃了传统的多尺度测试和在线跟踪,从而使得跟踪速度非常快。在VOT实时跟踪挑战上达到了最好的效果,速度最高160fps。回到顶部 一、研究动机作者将流行的跟踪算法分为两类,一类是基于相关滤波类并进行在线更新的跟踪算法,另一类是使用深度特征...
SiamRPN是CASIA在2018提出来的网络,它将siam与检测领域的RPN进行结合。关于RPN(faster RCNN)可以参看faster RCNN,这篇帖子写得非常好。在检测领域RPN本意是用作检测,它将feature map上的各个点当做锚点,并映射到映射到输入图片上,再在每个锚点周围取9个尺度不同的锚框,对每个锚框进行检测是否有物体以及位置回归。
Siam-RPN论文阅读笔记 摘要 论文核心 One-shot detection 摘要 Siam-RPN是继Siam-fc又提出的一个实时性比较好的网络,将检测领域中的RPN网络结构引入解决跟踪问题,给我们提供了新的思路。 论文核心 网络结构分为两个部分,第一部分是siamese network,第二部分是region proposal network. siamese network主要就是负......
文章采用了Faster R-CNN作为backbone,并且提前在COCO上进行了预训练。在训练Siam R-CNN网络过程中,固定住backbone和RPN部分的参数,只更新 re-detection head中的参数 直接顺着图来理一下过程,首先将第一帧的图像进行特征提取,然后利用Ground-Truth得到对应的特征信息,使用ROI Align对Ground-Truth Bounding box中的信息...
通过re-detection网络选出候选框与第一帧目标区域相似的框,并级联RPN的方式回归得到较好的boxes 将得到的boxes与上一帧得到的boxes进行匹配,根据距离判断时候是同一目标。 将相邻两帧图像块儿距离较近的目标concat到一起送入re-detection网络中再次进行判断是否相似,是否是同一物体,得到相似性分数并回归出boxes. ...
第一阶段是RPN,第二阶段通过将感兴趣区域(RoI)的特征和参考特征拼接起来,包括以第一帧的GT作为参考和以前一帧的检测结果作为参考的两个redetction head。最后构建Tracklet Dynamic Programming Algorithm (TDPA)去跟踪所有潜在目标。 接下来按照论文结构对每一部分进行说明:...
CVPR 2018 Siam-RPN:《High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network》论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
提取第一帧中的目标区域作为参考,在当前帧利用RPN网络生成目标的候选框 通过re-detection网络选出候选框与第一帧目标区域相似的框,并级联RPN的方式回归得到较好的boxes 将得到的boxes与上一帧得到的boxes进行匹配,根据距离判断时候是同一目标。 将相邻两帧图像块儿距离较近的目标concat到一起送入re-detection网络中再...