提出了旨在用大量图像训练一个端到端离线的Siamese-RPN框架。 Siamese-RPN由Siamese子网络用于特征提取和RPN组成,包括分类分支和回归分支。 在推理阶段,提出的网络框架作为本地的短时检测任务,预先计算Siamese子网络分支,并将相关层作为卷积层用于实时跟踪。 在VOT2015, VOT2016和VOT2017数据集上运行达到了160fps,6ms...
Siamese-RPN论文阅读 High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 商汤 提出双孪生位置建议网络(Siamese-RPN) proposed Siamese region proposal network (Siamese-RPN) 特点: 1.有别于生成响应图,直接生成目标位置回归 2.速度快,精度好 网络结构: 网络主干选择AlexNet(较早) 1.分别对模板...
首先在使用 AlexNet在ImageNet上进行预训练,并且保留了前三个卷积层,在Siamese-RPN架构中只对最后两层卷积层进行微调。 5.1 - 5.5 实验结果 这个,结果挺好 5.6 Discussion 讨论data size,anchor ratios 和 positions 5.6.1 Data size 本算法不需要连续的视频流作为输入,只需要分立的图像对就可以进行训练,所以可以拿...
3.Siamese RPN网络 Introduce Siamese RPN在Siamese FC的基础上,加入了RPN(RPN来自FasterR-CNN)改进方案。即在对Template Frame 的classification branch和Regression branch两方面分别分出来两个权值,并对应与Detection Frame 的两个分支分别进行相关操作(卷积)进行匹配。(说白了Siamese FC是直接将一对图像的卷积输出进行...
【目标跟踪】SiameseRPN:High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
SiameseRPN是2018年Li Bo于CVPR上提出的目标追踪网络,是Siamese FC和RPN的结合,其融合了RPN网络来进行矩形框生成,结合了SiameseFC网络进行快速目标匹配追踪,实现了高帧率的目标追踪[1]。 SiameseRPN的网络结构 图1 SiameseRPN网络结构示意图示意图[1] 2018年提出的SiameseRPN是Siamese FC和RPN的结合。图1左侧是用于...
SiameseRPN:High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network SiameseFC成功使用孪生网络成功解决SOT问题,虽然它不是真正意义上的第一个使用Siamese结果的SOT算法,但是SiameseFC之于SOT,就像SORT之于MOT,RCNN之于目标检测,甚至AlexNet之于CNN一样。 但是SiameseFC有一个致命的问题,无法适应尺度变化。
Siamese Network 是一种神经网络的框架,而不是具体的某种网络,就像seq2seq一样,具体实现上可以使用RNN也可以使用CNN。 简单的说,Siamese Network用于评估两个输入样本的相似度。网络框架: Siamese Network有两个结构相同,且共享权值的子网络。分别接收两个输入X1 与X2 ,将其转换为向量Gw(X1) 与Gw(X2) ,再通过...
Siamese RPN 的小测试 目标跟踪算法包括单目标跟踪和多目标跟踪。 单目标跟踪在每张图片中只跟踪一个目标。 目前单目标跟踪的主要方法分为两大类: 基于相关滤波(correlation filter)的跟踪算法,如 CSK、KCF、DCF、SRDCF 等; 基于深度学习的跟踪算法,如 SiamFC、SiamRPN、SiamRPN++等。
Siamese网络得到的是一个目标的中心位置,尺寸等信息无法得到,所以作者仅仅使用了多尺度和回归,对实际追踪的精确度和计算量也比较大。 所以加以改进,有人提出了SiameseRPN网络 CVPR 2018 Siam-RPN:《High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network》论文笔记...