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)…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4281077.html Correlation Filter in Visual Tracking系列二:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning 论文笔记   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…

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…

High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters 的翻译与分析 基于核相关滤波器的高速目标跟踪方法,简称KCF 写在前面,之所以对这篇文章进行精细的阅读,是因为这篇文章极其重要,在目标跟踪领域石破天惊的一篇论文,后来在此论文基础上又相继出现了很多基于KCF的文章,因此文章好比作大厦的基石,深度学习,长短记忆等框架网络也可以在KCF上进行增添模块,并能够达到较好的效果,因此我将深入学习这篇文章,并在此与大家分享,由于学识有限,难免有些谬…