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…

原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一…

涉及两篇论文:Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 和Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning 可参考这位博主笔记:http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4266990.html 第一篇我说下自己的理解:训练时的输出都认为是高斯形状,因为这种形状符合PSR. 训练得到模板后开始跟踪,由输出继续按照新的规则…

Kalman Filter Cons: Kalman filtering is inadequate because it is based on the unimodal Gaussian distribution assumption, and it can't represent simultaneous alternative hypotheses. It works relatively poorly in clutter which causes the density to be…

作者写道: 有幸在本届的VOT 2018 主赛中,我们的参赛方案Multi-solution Fusion for Visual Tracking(MFT)获得第一名的成绩,通过结果来看,MFT无论在公开序列还在隐藏序列鲁棒性都稳居第一,也验证了我们本次在算法鲁棒性所做出的努力,另外我们的RCO也获得了第三名的结果. 隐藏数据结果图 复现代码已经开源在https://github.com/ShuaiBai623/MFT Visual-Object-Tracking Challenge (VOT)…

http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4266990.html Correlation Filter in Visual Tracking系列一:Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 论文笔记 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 fil…

Summary on Visual Tracking: Paper List, Benchmarks and Top Groups 2018-07-26 10:32:15 This blog is copied from: https://github.com/foolwood/benchmark_results  Thanks for the careful list of visual tracking provided by foolwood  Visual Trackers CVPR20…

Learning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for Visual Tracking DCF跟踪算法因边界效应,鲁棒性较差.SRDCF通过引入空间正则参数有效地提升了跟踪性能,但是增加了算法地复杂性.SRDCF在更新网络参数的时候,需要利用多张图片,这无疑增加了算法地运行效率.本文针对SRDCF,引入temporal regularization让SRDCF可以利用一张图片进行更新网络层参数,这一举措可以增加算法地鲁棒性.本文…

Attentional Correlation Filter Network for Adaptive Visual Tracking CVPR2017 摘要:本文提出一种新的带有注意机制的跟踪框架,该框架会选择部分有关联的相关滤波器用于提高跟踪的鲁棒性和计算效率.根据跟踪目标的动态特性,本文利用深度自注网络选择部分滤波器. 本文的主要的贡献在于以下几点: 本文引入自注相关滤波网络,用于动态目标的自适应跟踪 利用自注网络,关注最好的候选模型 增加相关滤波器的多样性,以覆盖目标的更多的变化 本文网…

Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking  ICCV 2015 摘要:跟卢湖川的那个文章一样,本文也是利用深度学习各个 layer 之间提取出来的不同特征进行跟踪.因为各个层次提出来的 feature 具有不同的特征.并且将各个层级的特征用现有的 correlation filter 进行编码物体的外观,我们在每一个层上寻找最佳响应来定位物体. 引言:老套路的讨论了现有的跟踪问题存在的挑战以及现有方法取得的一些进展,并且引出了…