其中，SiamRPN++在多个数据集上超越了10%，并达到顶尖水平，是公认的目标跟踪最强算法。项目地址：github.com/STVIR/pysot 通过动图展示，红色框是SiamRPN++的跟踪结果，蓝色框为ECCV 2018上UPDT的结果，可以看出SiamRPN++在稳定性与准确性上更胜一筹，面对光照变化、形状与大小变化等挑战，效果明显。SiamRP...
DaSiamRPN在OTB数据集上的结果,由于好多人登陆了谷歌云盘,现在传到,haha~ 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 timeseries-0.31.1.jar 2025-02-03 09:07:18 积分:1 arpwatch-debuginfo-3.7-8.el9.x86_64 2025-02-03 08:26:14 积分:1 ...
我们的网络由多层聚合模块组成,该模块组合连接层次以聚合不同级别的表示和深度相关层,这允许我们的网络降低计算成本和冗余参数,同时还导致更好的收敛。使用SiamRPN ++,我们实时获得了VOT2018上先进的结果,显示了SiamRPN ++的有效性。SiamRPN ++还在La-SOT和TrackingNet等大型数据集上实现了先进的结果,显示了它的泛化性。
我们首先比较DASiamRPN++和DASiamRPN++的最佳结果。 如表1所示,我们的DASiamRPN++可以获得0.231的最佳EAO分数,优于SiamRPN++ 0.211的最佳EAO分数,相对增益为9.5%。 对于表1中每个epoch的定量结果,我们的方法可以超过SiamRPN++。 Foggy OTB100: Foggy OTB100包含了从常用跟踪序列中收集的100个序列。 评估基于两个指标:...
比较特别的是,为了减少手动设计的锚框适应不同目标运动模式的影响,设计了定位分支,该分支旨在粗略地定位目标,以帮助回归分支生成准确的结果。 同时,SiamMan将全局上下文模块引入到定位分支中,以捕获视频远程依赖关系,从而在目标大位移时具有更高的鲁棒性。 此外,SiamMan设计了一个多尺度的可学习注意力模块,以指导这三...
上面已说,网络会提取后三个block的结果放入SiamRPN网络,而这三个RPN模块的输出结果形状是相同的,所以作者这里采用的是直接加权求和各个结果: Depthwise Cross Correlation# 在Siamese网络中,后面衡量相似度的是十分重要的。如SiamFC的方式就是上图(a)的方式,来预测一个单通道的Response Map。而SiamRPN使用的是上图(b...
适用于相似性学习。即如果将搜索区域图像和模板区域图像进行互换,输出的结果应该保持不变。 通过详细的分析,我们发现防止使用深网络的孪生跟踪器的核心原因与这两个方面有关。具体来说,一个原因是深层网络中的填充会破坏绝对平移不变性。另一个是RPN需要不对称的特征来进行分类和回归。我们将引入空间感知抽样策略来克服...
同时，文章提出了分层聚合结构，结合不同层次的语义信息，增强追踪性能。最后，文章展示了实验结果，包括使用ImageNet进行预训练、评估和消融实验等，证明了SiamRPN++在多个数据集上的泛化能力。总结了SiamRPN++框架的优势，包括使用深层网络、增强互相关、参数均衡和提升训练过程稳定性等方面。
此外,我们还提出了一种新的模型体系结构来执行分层和深度聚合,这不仅进一步提高了计算的准确性,而且还减小了模型的尺寸。我们在五个大型跟踪基准上获得了结果,包括OTB2015、VOT2018、UAV123、LASOT和TrackingNet。 该论文主要解决的问题是将深层基准网络ResNet、Inception等网络应用到基于孪生网络的跟踪网络中。在Siamese...
查看评估结果命令如下: cat acc.log 模型描述 性能 训练性能 参数siamRPN(Ascend)siamRPN(GPU) 模型版本 siamRPN siamRPN 资源 Ascend 910;CPU:2.60GHz,192核;内存:755 GB RTX3090 上传日期 2021-07-22 MindSpore版本 1.2.0-alpha 数据集 VID-youtube-bb VID-youtube-bb 训练参数 epoch=50, steps=1417, ...