net_path = '../pretrained/siamfc_alexnet_e50.pth' # net_path = None tracker = TrackerSiamFC(net_path=net_path) tracker.track(img_files, anno[0], visualize=True)
对上一步之后的x和z,得到x:(255, 255, 3) z:(255, 255, 3),然后将x和z送入数据增强模块,最终得到网络输入x:(239, 239, 3) z:(127, 127, 3) 至此,数据处理部分结束,至于标签生成请参考SiamFC算法学习笔记(三)训练部分代码详解。
and dump result into video file (optional)python3 ./demo/main/video/sot_video.py --config'experiments/siamfcpp/test/vot/siamfcpp_alexnet.yaml'--device cuda --video$video_dir/demo.mp4 --output$
一、 按照github上作者的要求改之后,再做下面的修改。 将【SiamFC】-->【tracking】下的run_tracker.m文件复制到【SiamFC】下,并重命名为SiamFC.m。 修改后SiamFC.m中的内容: functionresults=run_SiamFC(seq,res_path,bSaveImage)% RUN_TRACKER is the external function of the tracker - does initialization ...
Head(输出头网络) 从上图可以看到,头网络操作就是以6x6x128的特征图作为卷积核,在22x22x128的特征图进行卷积操作,代码及相关注释如下: classSiamFC(nn.Module):def__init__(self,out_scale=0.001):super(SiamFC,self).__init__()# issue #24# 在issue中提到,因为主干网络中激活函数都是ReLU,没有对输出进...
SiamFC这篇paper提出一种新的全卷积孪生网络作为基本的跟踪算法,这个网络在ILSVRC15的目标跟踪视频数据集上进行端到端的训练。我们的跟踪器在帧率上超过了实时性要求,尽管它非常简单,但在多个benchmark上达到最优的性能。 很多研究通过使用预训练模型来解决上述问题。这些方法中,要么使用网络内部某一层作为特征的shallow...