Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach CVPR-2019 2019-03-11 23:45:12 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.05050 Project Page: http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask/ Code(Test Only):https://github.com/foolwood/SiamMask Blog…

Visual Object Tracking based on Adaptive Siamese and Motion Estimation 本文提出一种利用上一帧目标位置坐标,在本帧中找出目标可能出现的位置的网路--motion estimation network (named MEN)  .在产生候选位置时,本文从两个可能的坐标下手,采用高斯分布产生很多候选框.然后将候选框送进Siamese Network进行相似性对比. 作者选用最近几帧的目标作为匹配对象(Buffer),提升鲁棒性.…

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

概要 JiFeng老师CVPR2019的另一篇大作,真正地把检测和跟踪做到了一起,之前的一篇大作FGFA首次构建了一个非常干净的视频目标检测框架,但是没有实现帧间box的关联,也就是说没有实现跟踪.而多目标跟踪问题一般需要一个off-the-shelf的检测器先去逐帧检测,然后再将各帧的detection进行associate,检测与跟踪是一个"晚融合"的过程,检测是为了跟踪,跟踪却不能反哺检测.这篇文章结构非常干净,就连笔者这样对跟踪基本小白的水平也能无压力看懂.更可贵的是,这篇文章…

很久之前试着写一篇深度学习的基础知识,无奈下笔之后发现这个话题确实太大,今天发一篇最近看的论文Fast RCNN.这篇文章是微软研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是对RCNN的一些改进,但是效果十分明显,paper和项目的地址都能从Ross Girshick的主页找到:http://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/ 刚刚接触深度学习,难免纰漏很多,还请大神指教. 自己的百度云里也有一些相关内容http://pan.baidu.com/s/1o79N…

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,最大的特点是使用了state-of-the-art的detection和feature来代替以往的方法,使用简单的匹配方法就能达到最好的水平. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1610.06136.pdf Detection 以及  Appearance特征地址(Google Drive 需F…

ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization  2019-03-12 23:48:42  Paper:https://arxiv.org/pdf/1811.07628 Code: https://github.com/visionml/pytracking 1. Background and Motivation:  这篇文章的主要动机是从改善重合度的角度,来提升跟踪的总体性能.因为现有的算法,大部分都在强调,怎么做才能跟的上,而很少有人专门研究…

Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning NIPS18_tracking Type:Tracking-By-Detection 本篇论文地主要创新是在将注意机制引入到目标跟踪 摘要:源自认知神经科学地视觉注意促进人类对相关的内容的感知.近些年大量工作将注意机制引入到计算机视觉系统中.对于视觉跟踪来说,面临的最大问题在于目标外表的大尺度变化.自注图通过选择性关注临时的鲁棒特征提升视觉跟踪的性能.当前的一些检测跟踪算法主要使用额外的自注模型…

Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation 2019-04-24 16:53:25 Paper:https://arxiv.org/pdf/1903.02120.pdf Code(unofficial PyTorch Implementation):https://github.com/LinZhuoChen/DUpsampling…

转自:http://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/40411877 有博主翻译了这篇论文:http://blog.csdn.net/roamer_nuptgczx/article/details/45790415 Factors that affect the performance of a tracing algorithm 1 Illumination variation 2 Occlusion 3 Background clutters…

Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪,算是单目标跟踪中比较早的应用强化学习算法的一个工作.  在基于深度学习的方法中,想学习一个较好的 robust spatial and temporal representation for continuous video data 是非常困难的.  尽管最近的 CNN based tracke…

Factors that affect the performance of a tracing algorithm 1 Illumination variation 2 Occlusion 3 Background clutters Main modules for object tracking 1 Target representation scheme 2 Search mechanism 3 Model update Evaluation Methodology 1 Precison…

Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 一文发表于2010的CVPR上,是笔者所知的第一篇将correlation filter引入tracking领域内的文章,文中所提的Minimum Output Sum of Squared Error(MOSSE),可以说是后来CSK.STC.Color Attributes等tracker的鼻祖.Correlation Filter(以下简称CF)源于信号处理领域,后被运用于图…

gansh Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking 摘要:任意目标的跟踪问题通常是根据一个物体的外观来构建表观模型．虽然也取得了不错的效果,但是他们这些 online-only approach 限制了模型可以学到的模型的丰富性．最近,已经有几个尝试开始探索深度卷积网络的强大的表达能力(express power)．但是,当跟踪目标提前未知时,需要在线的执行 SGD 来适应网络的权重,严重的影响了系统的速度．本文中,我们提出…

Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking  arXiv Paper Project Page:http://guanghan.info/projects/ROLO/ GitHub:https://github.com/wangxiao5791509/ROLO 摘要:本文提出了一种新的方法进行空间监督 RCNN 来进行目标跟踪.我们通过深度神经网络来学习到  loc…

Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking  ECCV 2018Updated on 2018-08-05 16:36:30 Paper: arXiv version Code: https://github.com/skyoung/MemTrack (Tensorflow Implementation) [Note]This paper is developed based on Siamese Network and DNC(Na…

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 本文作者提出一个全卷积Siamese跟踪网络,该网络有两个分支,一个是上一帧的目标,一个是本帧的候选框,最终得到一个响应图.响应图的最大值就是目标所在的位置. 本文算法的核心是相似性学习,通过交叉相关计算两张图片的相似性. 本文的跟踪框架如下图所示: z表示真实目标,x表示候选图片.候选图片的尺寸是真是目标的四倍. 本网络的结构如下图所示;…

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置…

论文笔记(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets.这篇论文一开始读起来是相当费劲的,学习了好几天才了解了相关的背景,慢慢的思路也开始清晰起来.DBN算法就是Wake-Sleep算法+RBM,但是论文对Wake-Sleep算法解释特别少.可能还要学习Wake-Sleep和RBM相关的的知识才能慢慢理解,今天…

论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking  2017-10-17 21:57:08  先来看文章的流程吧 ... 可以看到,作者所总结的三个点在于: 1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中.底层 feature 和 高层 feature 结合起来,得到 coarse prior map,然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓,以得到更好的似然性模型: 2. Dual network 分别处理两路不同的网络,使得前景和背景更加具有…

论文笔记之:Natural Language Object Retrieval 2017-07-10  16:50:43   本文旨在通过给定的文本描述,在图像中去实现物体的定位和识别.大致流程图如下: 此处,作者强调了一点不同之处: Natural language object retrieval differs from text-based image retrieval task as it involves spatial information about objects with…

论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning  2017-06-06  21:43:53  这篇文章的 Motivation 来自于 MDNet: 本文所提出的 framework 为:…

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia…

Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation 概括 这是一篇2016年的目标检测的文章,也是一篇比较经典的目标检测的文章.作者介绍到,现在表现最好的方法非常的复杂,而本文的方法,简单又容易理解,并且不需要大量的训练集. 文章的大致脉络如图. 产生region proposal 文章提到了滑窗的方法,由于滑窗的方法缺点非常明显,就是每次只能检测一个aspect ratio,所以确…

作者:Florian Tramèr, Dan Boneh [Standford University] [ICLR 2019] Abstract 为保护机器学习中隐私性和数据完整性,通常可以利用可信执行环境(Trusted Execution Environment),利用硬件和软件的保护机制来使敏感数据的计算独立出来,但这种方式存在效率上的损失.因此这篇论文提出将计算过程分到可信设备和不可信设备中,以高性能执行深度神经网络的.Slalom,将DNN中的所有线性层计算工作外包到不可信但快速的设…

[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要内容 参考文献 (1) 解决问题 大多数先前的工作,要么是没有考虑到网络的高阶相似度(如谱聚类,DeepWalk,LINE,Node2Vec),要么是考虑了但却使得算法效率很低,不能拓展到大规模网络(如GraRep). (2) 主要贡献 Contribution 1. 将许多现有的NRL算法架构总结…

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…

Learning regression and verification networks for long-term visual tracking 2019-02-18 22:12:25 Paper:https://arxiv.org/abs/1809.04320 Code:https://github.com/xiaobai1217/MBMD 一.文章动机: 本文是为了更好的处理长期跟踪问题,而提出一种结合 Regression 和 Classification Network 的跟踪方法…

好久不写论文笔记了,不是没看,而是很少看到好的或者说值得记的了,今天被xinlei这篇paper炸了出来,这篇被据老大说xinlei自称idea of the year,所以看的时候还是很认真的,然后最后确实也发现了不少干货. 一.introduction 这篇文章主要还是解决detection中如何有效的利用context信息的问题,这里作者提出了有两种context信息:1.image-level的信息,也就是当前场景的信息,例如一张床出现在卧室里面,一个篮球出现在篮球场里面,都是极其合理的…

Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构,即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定数量的cell按链式结构连接起来组成最终的网络模型.AutoDeeplab则将如何cell的连接方式也纳入了搜索空间中,进一步扩大了网络结构的范围. dense image prediction 之前的大多数NAS算法都是…