为了进一步提高SiamFC的性能,许多研究者提出了各种改进方法。其中,图注意力单元(Graph Attention Unit)是一种有效的注意力机制,可以在图结构数据上学习目标的相关性和重要性。将图注意力单元引入SiamFC模型中,可以提高模型对目标的关注度,从而提高单目标追踪的准确性和鲁棒性。 因此,本研究的主要目标是基于图注意力单元...
SiamFC是一种基于孪生网络的方法，通过编码目标和背景为两个特征图，计算它们之间的相似度实现目标跟踪。但SiamFC在处理复杂场景和目标变化时仍存在局限性，如目标遮挡和光照变化。因此，研究者们提出了许多改进方法，其中图注意力单元（Graph Attention Unit）作为一种有效的注意力机制，能够在图结构数据上学...
AAAI 2020的审稿刚刚出炉,本文讨论一篇入选AAAI的Poster,来自浙江大学的一篇单目标追踪文章。从名字可以看出是一篇基于SiamFC的改进文章,主要亮点是清晰地阐明了之前的孪生网络追踪器存在的不合理性问题,以及…
个人评价: 自从SiamFC利用Siamese网络解决目标跟踪问题后,很少有出色的基于SiamFC改进的目标跟踪工作。SiamFC通过训练Siamese网络用以在外观层面上区分两个物体是否属于一...这个物体即需要被跟踪的物体; 3,来自原文翻译:本文的目的是提升SiamFC在目标跟踪任务中的判别力。众所周知,在深度CNN训练目标分类的任务中,网络中深...
三 个人想法 对于Siamese网络,目前的方法都是想办法提高分类分支的性能,比如用更深的网络,增加center-ness分支,精细正负样本的划分等,而对于回归分支都是计算映射点与GT四条边之间的offsetm,没有太大改变,思考对于网络更进一步的改进的想法,则还需要更多的积累。
本文的改进主要存在于4个方面:1、分类分类与状态估计的分支,并且融合形成SIamFC++,2、使得分类分支取消歧义性,3、使得追踪不再依赖于类似于长宽比等先验知识,4、增加了估计质量分数分支。本文在实验方面做得非常充分,几乎涉及到了当前所有可以对比的数据集,其对比实验、...
第一,template与srch_img的中心就是目标的中心,且template是裁剪过的,如果不裁剪那么template中背景过多,导致匹配失败。不过在siamfc中背景信息完全被丢弃,换句话说,siamfc对缺乏对背景的利用,也导致模型的判别性不足,后续有相关工作对此进行改进。 第二,训练阶段的标签怎么得到呢,如果只是简单将目标所在位置标为1,其...
guidelines,并就这4条guidelines对siamfc进行了改进,个人认为这几点guidelines非常有意义。 跟踪网络分为两个子任务,一个是分类,一个是位置的准确估计。即网络需要有分类智能推荐[论文解读] DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2008.05416.pdf ...
与更复杂的追踪器不同,不会更新模型或保留过去的记忆,不会合并其他线索,例如光流或颜色直方图,并且不会使用边界框回归来改进预测。然而,尽管这种方法非常简单,根据本文的离线学习相似度指标,追踪算法仍获得了非常好的效果。 当前SOTA!平台收录SiamFC共8个模型实现。
1particular, the receptive field determines the image region used in computing a feature. A larger receptive field pro- vides greater image context, while a small one may not capture the structure of target objects. The network stride affects the degree of localization precision, especially for ...