SiamFC:用于目标跟踪的全卷积孪生网络 图中z代表的是模板图像,算法中使用的是第一帧的ground truth;x代表的是search region,代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域;ϕ代表的是一种特征映射操作,将原始图像映射到特定的特征空间,文中采用的是CNN中的卷积层和pooling层;6×6×128代表z经过ϕ后得到的特征,是一...
单目标跟踪之SiamFC算法 一、SiamFC算法 SiamFC单目标跟踪是以深度学习为基础的开山之作。SiamFC的主要结构如下图所示: 孪生结构包括2个输入,一个为基准,一个为要选择的候选样本。对于单目标跟踪而言,基准一般选取第一帧的目标图像,候选样本取其余帧的整个图像,从而获取相似度最大的一个目标。主要过程如下: 1、首先...
Siamese Full Convolution(孪生全卷积)网络,Siamese目标跟踪系列开山之作,经过一段时间的学习,现结合项目代码对算法部分细节做出分析。 论文: Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 代码:github.com/huanglianghu 数据处理 数据集 关于数据集的使用在代码github参考主页有详细介绍,这里不做说明,关于...
论文笔记Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 1. 论文标题及来源 2. 拟解决问题 3. 解决方法 3.1 算法流程 3.2 图片的尺寸管理 3.3 关键公式说明 4. 实验结果 4.1 OTB-2013 4.2 VOT-2014 4.3 VOT-2015 5. 存在问题 6. 总结 1. 论文标题及来源 Fully-C... ...
在线不更新带来的另一个好处,SiamFC是目前最优秀的long-term跟踪算法。因为目标永远不会被污染,而且检测区域足够大,轻微的偏航都可以随时找回来。对比如下(ROUND 2):在线更新:优点->随时适应目标的变化,和背景信息的变化,对特征的要求较低,低层特征计算速度快分辨率高;缺点->模型更新会累计误差,遮挡或失败时会学到...
图中z代表的是模板图像,算法中使用的是第一帧的ground truth;x代表的是search region,代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域;ϕ代表的是一种特征映射操作,将原始图像映射到特定的特征空间,文中采用的是CNN中的卷积层和pooling层;6×6×128代表z经过ϕ后得到的特征,是一个128通道6×6大小feature,同理,22...
图中z代表的是模板图像,算法中使用的是第一帧的ground truth;x代表的是search region,代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域;ϕ代表的是一种特征映射操作,将原始图像映射到特定的特征空间,文中采用的是CNN中的卷积层和pooling层;6×6×128代表z经过ϕ后得到的特征,是一个128通道6×6大小feature,同理,22...
图中z代表的是模板图像,算法中使用的是第一帧的ground truth;x代表的是search region,代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域;ϕ代表的是一种特征映射操作,将原始图像映射到特定的特征空间,文中采用的是CNN中的卷积层和pooling层;6×6×128代表z经过ϕ后得到的特征,是一个128通道6×6大小feature,同理,22...
1、检查服务器是否已安装了openssl组件,没有则先安装好 openssl version [-a] 2、对称加密 查询openssl支持的对称加密算法 openssl_get_cipher_methods(); 加密:openssl_encrypt($data, $method, $passwd, $options, $iv); 参数说明: $data: 加密明文 $... ...
1. 基于高质量训练样本的跟踪算法 【待更新】 2. 基于有效学习策略的跟踪算法 2.1 构建稳定模型的被动学习策略 (1)基于时间一致性的学习策略 训练期间约束模板,使其倾向于历史帧,避免模型过度依赖邻近帧,缓解过拟合短期出现的遮挡等受损信息,提高了跟踪变化外观较大对象的时序稳定性,对遮挡、平面内旋转等属性友好。