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    2019-11-21 17:49:53
    阅读量:151
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  • 1、TensorFlow平台下的视频目标跟踪深度学习模型设计刘帆刘鹏远李兵徐彬彬中国人民解放军军械工程学院四系视频目标识别与跟踪的本质是在连续视频帧中找到感兴趣的运动目标所处的位置。    现有很多成熟的算法可以实现此功能,如基于粒子滤波的目标跟踪算法和基于meanshift的目标跟踪算法等。有些学者在目标跟踪方法中融入机器学习的思想,如支持向量机(SVM)
    2018-01-27 21:28:46
    阅读量:2342
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  • 搭建环境Ubuntu16.04+CUDA9+cudnn7+python3.5+源码编译Tensorflow1.4+opencv3.3基于darkflow(yolo-v2)和sort/deep_sort实现目标检测与追踪Real-timepeopleMultitrackerusingYOLOv2anddeep_sortwithtensorflow安装依赖$sudopip
    2017-12-15 11:20:40
    阅读量:15310
    评论:34
  • 本文作者徐霞清,中国科学院计算技术研究所VIPL组硕士生,导师常虹副研究员。研究方向为深度学习与计算机视觉(目标跟踪等)。开始本文之前,我们首先看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧。在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者。以上展示的其实就是目标跟踪(visua
    2016-11-28 22:25:41
    阅读量:13528
    评论:1
  • 作者:周见智出处:http://www.cnblogs.com/xiaozhi_5638/本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。多目标跟踪大概有两种方式:Option1基于初始化帧的跟踪,在视频第一帧中选择你的目标,之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。这种方式基本上只能跟踪你第一帧...
    2019-03-18 14:24:15
    阅读量:754
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  • 据我目前了解掌握,多目标跟踪大概有两种方式:Option1基于初始化帧的跟踪,在视频第一帧中选择你的目标,之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标,如果后续帧中出现了新的物体目标,算法是跟踪不到的。这种方式的优点是速度相对较快。缺点很明显,不能跟踪新出现的目标。Option2基于目标检测的跟踪,在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体,然后将其与...
    2018-07-27 12:01:00
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  • 一.跟踪进展(AdvancesinVisualTracking)    作者在前面的机器学习文章中也讲到了Tracking,感兴趣的童鞋可以Review一下:机器学习实践系列之5-目标跟踪    前面只是基于传统方法的跟踪,这一篇我们Focus在深度学习上。    关注跟踪算法的进展,只需要FollowVOTChallenge就可以了,Vi
    2017-05-15 23:13:13
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    评论:1
  • 深度学习领域小白一只,刚开始看论文半个月,把自己看论文的思路记下来,方便以后回顾和总结~2018.07.27TLD是传统算法,没有用到深度学习,DLT是第一个将深度学习成功应用于目标跟踪领域的算法,SO-DLT是它的改进版,SO-DLT和FCNT都是纯深度的,端到端的跟踪,其中FCNT中使用了不同层的特征获取不同level的信息用来跟踪,不过时间久远了。。。HCF是深度特征+传...
    2018-08-03 11:12:07
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    2018-08-09 13:52:00
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  • 深度学习一个重要的作用是实现目标的特征实现自动提取过程,传统的meanshift跟踪常用的有颜色直方图,HOG等边缘特征提取目标实现跟踪,则meanshift跟踪可实现的则是用深度学习自动学习的特征来完成跟踪。好处是对于复杂的情况也能很好的提取目标的特征,使得跟踪的鲁棒性和精度更高。很多人担心的是实时性的问题,其实来说,深度学习完成的过程主要分成两部,预训练预测,预训练完全可以通过离线训练来完
    2016-05-06 09:26:31
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  • 视频跟踪
    2019-08-17 18:02:32
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