超越SiamRPN++,SiamMan达到目标跟踪新SOTA 今天arXiv上新出论文 SiamMan: Siamese Motion-aware Network for Visual Tracking,提出的目标跟踪算法 SiamMan 在几大数据集上精度超越了SiamRPN++,GPU上运行速度可达到45fps。 以下为作者信息: SiamMan算法架构图如下: 使用孪生网络提取特征,后接分类、回归和定位三个分支。分类...
SiamMask是一个对视觉目标追踪和视频目标分割任务的统一框架,其基本思路是在siamese网络架构中额外增加一个Mask分支,如图3(a),同时增强网络的loss,优化网络。一旦网络训练好之后,Siammask完全依赖于单个边界框初始化并在线操作,以每秒55帧的速度生成类别不可知的对象分割Mask和旋转的Bounding Box。 图3 SiamMask变体的示意...
CVPR18的论文中，商汤智能视频团队发现孪生网络无法调整跟踪目标的形状。以前的跟踪算法将跟踪问题抽象为比对问题，但其实与检测问题相似，对目标定位与目标框回归同样重要。团队分析了现有算法的缺陷并提出改进：结合创新点，在基线算法SiamFC基础上，SiamRPN实现了五个点以上的提升，速度更快，同时兼顾了精度与...
基于Actor-Critic帧间预定位的改进SiamRPN模型
速度8卡:625毫秒/步8卡:296毫秒/步 总时长8卡:12.3小时8卡: 5.8小时 调优检查点247.58MB(.ckpt 文件)247.44MB(.ckpt 文件) 脚本siamRPN脚本siamRPN脚本 评估性能 参数siamRPN(Ascend)siamRPN(Ascend)siamRPN(GPU)siamRPN(GPU) 模型版本simaRPNsimaRPNsimaRPNsimaRPN ...
大多数性能优越的视觉目标跟踪器很难有实时速度。在这篇文章中,我们提出了孪生候选区域生成网络(Siamese region proposal network),简称Siamese-RPN,它能够利用大尺度的图像对离线端到端训练。具体来讲,这个结构包含用于特征提取的孪生子网络(Siamesesubnetwork)和候选区域生成网络(region proposal subnetwork),其中候选区域...
在平衡精度和速度方面,即使是性能好的孪生跟踪器,如SiamRPN,在OTB2015等跟踪基准上仍与现有技术有显著差距。所有这些跟踪都在类似于AlexNet的架构上构建了自己的网络,并多次尝试训练具有更复杂架构(如ResNet)的孪生网络,但没有性能提升。在这种观察的启发下,我们对现有的孪生追踪器进行了分析,发现其核心原因是绝对平移...
大多数性能优越的视觉目标跟踪器很难有实时速度。在这篇文章中,我们提出了孪生候选区域生成网络(Siamese region proposal network),简称Siamese-RPN,它能够利用大尺度的图像对离线端到端训练。具体来讲,这个结构包含用于特征提取的孪生子网络(Siamese subnetwork)和候选区域生成网络(region proposal subnetwork),其中候选区域...
大多数性能优越的视觉目标跟踪器很难有实时速度。在这篇文章中,我们提出了孪生候选区域生成网络(Siamese region proposal network),简称Siamese-RPN,它能够利用大尺度的图像对离线端到端训练。具体来讲,这个结构包含用于特征提取的孪生子网络(Siamese subnetwork)和候选区域生成网络(region proposal subnetwork),其中候选区域...
大多数性能优越的视觉目标跟踪器很难有实时速度。在这篇文章中,我们提出了孪生候选区域生成网络(Siamese region proposal network),简称Siamese-RPN,它能够利用大尺度的图像对离线端到端训练。具体来讲,这个结构包含用于特征提取的孪生子网络(Siamese subnetwork)和候选区域生成网络(region proposal subnetwork),其中候选区域...