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  • SiameseRPN详解

    2021-08-30 17:11:03
    SiameseRPN论文来源论文背景一,简介二,研究动机三、相关工作论文理论注意:网络结构:1.Siamese Network2.RPN3.LOSS计算4.Tracking论文的优缺点分析一、Siamese-RPN的贡献/优点:二、Siamese-RPN的缺点:代码流程...

    论文来源

    论文链接:这里
    本文参考:
    论文阅读:Siam-RPN
    【SOT】Siamese RPN论文解读和代码解析
    [深度学习] [目标跟踪] Siamese-RPN论文阅读笔记
    【论文笔记】目标跟踪算法之Siamese-RPN
    论文阅读,目标跟踪 SiameseRPN

    论文背景

    一,简介

    这篇文章是在SiamFC的基础上改进的,其特征提取网络跟SiamFC一模一样,不同的是引入了目标检测领域的区域推荐网络(RPN),通过RPN网络的回归避免多尺度测试,一方面提升了速度,另一方面可以得到更加准确的目标框。另一个强大的地方在于,该算法可以利用稀疏标注的数据进行训练,如Youtube-BB,该数据集不是每一帧都有标注,而是隔几十帧标注一帧,这样极大地扩充了训练数据,大家都知道跟踪届的数据是非常宝贵的。要训练一个好的模型,数据量大是关键啊。

    二,研究动机

    作者将流行的跟踪算法分为两类,一类是基于相关滤波类并进行在线更新的跟踪算法,另一类是使用深度特征抛弃在线更新的跟踪算法,前者严重限制了跟踪速度,后者没有使用域特定信息(即某个特定的跟踪视频的信息)。

    作者提出的网络分为模板支和检测支。训练过程中,在相关特征图上执行proposal extraction、没有预定义好的类别信息;在跟踪过程中使用one-shot检测框架和meta-learning。其中,两个原因使得跟踪算法效果很好:大量数据训练;RPN结构使得跟踪尺度和比例都非常好。

    三、相关工作

    相关滤波类的跟踪算法:GOTURN、Re3、Siamese-FC、CFNet。后两个没有做回归去调整候选框位置,并且需要多尺度测试,破坏了模型的优雅性。

    RPN网络:RPN网络广泛应用在目标检测任务中,从RCNN到Faster-RCNN,RPN网络产生proposals代替了原始的selective search方法,提高了检测速度,后来FPN改进了RPN网络,提高了对微小物体的检测能力,以及后来的PRN的改进版本的使用,像SSD、YOLO等都是非常高效的检测器。

    One-shot learning:贝叶斯方法和meta-learning方法。后者用新的神经网络估计目标网络前向传播的梯度。(However, the performance of Learnet is not competitive the modern DCF based methods, e.g.CCOT in multiple benchmarks )

    论文理论

    注意:

    特别注意:RPN首次是从Faster RCNN中引入过来的
    如果对其中某些参数不明白,可以参考一文读懂Faster RCNN

    网络结构:

    1. Siamese Network
    2. RPN
    3. LOSS计算
    4. Tracking

    1.Siamese Network

    在这里插入图片描述
    Siamese网络用来提取特征。
    该孪生网络接受两个输入,一个叫做template frame(模板帧),是从视频第一帧中人为框出来(可以理解为原图中裁剪的一个区域)的物体位置;另一个输入叫做detection frame(检测帧),是被检测的视频段除了第一帧之外的其他帧。该Siamese(AlexNet)网络将这两个图像分别映射为6x6x256大小的特征图z 和22x22x256大小的特征图 x。

    2.RPN

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    1、在RPN子网络中需要将z的输出通过不同卷积核resize成4×4×2k×256和4×4×4k×256的尺寸,这里k表示k个anchor,anchor的概念在Faster R-CNN中介绍。本文使用一种尺度的anchor,用五种不同的比例,所以这篇文章中k为5;
    2、其中2k中两个通道分别表示这个anchor是正样本和负样本的概率,4k表示anchor和ground-truth之间的差别;

    3.LOSS计算

    SiameseRPN使用的损失函数与faster rcnn的损失函数一样。在分类上使用了softmax,回归bounding box使用了smooth L1损失。这里只简单介绍回归的损失。
    首先来看看什么是smooth L1损失函数。
    借用一下知乎尹博的图
    在这里插入图片描述
    从图中可以看到,在远离坐标原点处,图像和L 1 L1L1 损失很接近,而在坐标原点附近,转折十分平滑,不像L 1 L1L1损失那样有个尖角,因此叫做smooth L 1 L1L1损失。
    smoothL 1 L1L1损失函数的数学表达式为:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (偷偷说一下,代码中的权重为5)

    4.Tracking

    1.One-shot跟踪:
    one-shot检测:
    该篇文章是第一次将one-shot策略用在跟踪任务中,这篇文章是讲如何实现one-shot learning的。最核心的思想方法就是通过离线训练的方法得到一个了learner net(文章里简称为learnet),然后通过在线的方式动态生成一个pupil net的参数,而且learnet只需要一张样本就可以生成pupil net的网络参数。Pupil net可以为分类器或者其他任务。为了简单起见,参数为动态生成的只有其中一层或者两层,如图所示,*代表有参数的层,红色的代表参数由learnet动态生成的。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2.proposals选择策略:
    在这里插入图片描述

    论文的优缺点分析

    一、Siamese-RPN的贡献/优点:

    1. 提出siamese region proposal network(Siamese-RPN)用于解决目标跟踪问题。该网络可利用“图片对”进行端到端地离线训练;

    2. 该模型可将在线跟踪任务转换为one-shot检测任务,而不是使用低效费时的多尺度测试(multi-scale test);

    3. 该模型将SiameseFC和Faster R-CNN巧妙结合起来,让RPN的计算变成并行,大大降低了运行时间,在保证准确率的同时,达到了较高的速度。

    二、Siamese-RPN的缺点:

    1. 使用第一帧作为模板匹配,对目标巨大变化不具有鲁棒性;

    2. 与SiameseFC相比,这篇文章的方法需要对输入图片resize,丢失一些信息。

    代码流程

    一、训练部分:

    9.在这里插入图片描述
    9.9日更新:新推两篇文章在这方面讲的也非常好!
    RPN的功能实现(流程与理解)
    RPN的深度理解(实现层面)

    二、跟踪部分

    在这里插入图片描述

    论文翻译

    学术词语知识

    对于文章的一些学术词语:
    one-short Learning:
    参考什么是One-shot Learning 、Zero-shot Learning?
    meta-learning:
    参考:什么是meta-learning?
    affine transformation:
    参考:仿射变换(Affine Transformation)
    ground truth:
    参考:机器学习里经常出现ground truth这个词,能否准确解释一下?
    还有我找到了一个比较好的关于卷积公式的解释:
    在这里插入图片描述

    Abstract

    在这里插入图片描述

    1. Introduction

    在这里插入图片描述

    2. Related Works

    在这里插入图片描述

    2.1. Trackers based on Siamese network structure

    在这里插入图片描述

    2.2. RPN in detection

    在这里插入图片描述

    2.3. One-shot learning

    在这里插入图片描述

    3. Siamese-RPN framework

    在这里插入图片描述

    3.1. Siamese feature extraction subnetwork

    在这里插入图片描述

    3.2. Region proposal subnetwork

    在这里插入图片描述

    3.3. Training phase: End-to-end train Siamese-RPN

    在这里插入图片描述

    4. Tracking as one-shot detection

    在这里插入图片描述

    4.1. Formulation

    在这里插入图片描述

    4.2. Inference phase: Perform one-shot detection

    在这里插入图片描述

    4.3. Proposal selection

    在这里插入图片描述

    5. Experiments

    在这里插入图片描述

    5.1. Implementation details

    在这里插入图片描述

    5.2. Result on VOT2015

    在这里插入图片描述

    5.3. Result on VOT2016

    在这里插入图片描述

    5.4. Result on VOT2017 real-time experiment

    在这里插入图片描述

    5.5. Result on OTB2015

    在这里插入图片描述

    5.6. Discussion

    在这里插入图片描述

    6. Conclusion

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 简介 SiameseFC成功使用孪生网络成功解决SOT问题,虽然它不是真正意义上的第一个使用Siamese结果的SOT算法,但是SiameseFC之于SOT,就像...SiameseRPN就是在SiameseFC的基础上引入PPN,处理SOT中的目标尺度变化; Sia

    简介

    SiameseRPN:High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network
    SiameseFC成功使用孪生网络成功解决SOT问题,虽然它不是真正意义上的第一个使用Siamese结果的SOT算法,但是SiameseFC之于SOT,就像SORT之于MOT,RCNN之于目标检测,甚至AlexNet之于CNN一样。
    但是SiameseFC有一个致命的问题,无法适应尺度变化。就像最早的目标检测一样,当不是用SS做区域建议时,怎么解决目标尺度变化的问题:Faster R-CNN的RPN;
    SiameseRPN就是在SiameseFC的基础上引入PPN,处理SOT中的目标尺度变化;
    SiameseRPN用的是和SiameseFC非常相似的主干网络,最后输出的厚度不同,SiameseFC为128,SiameseRPN为256,同样no padding;
    SiameseRPN相比于SiamFC,精度更高,速度更快(160fps:86fps),速度快是因为SiameseRPN不需要多尺度;

    在这里插入图片描述
    SiameseRPN在当时真的做到了最快最精准,但是在中的是CVPR2018的spotlight,而不是oral。

    原理

    在这里插入图片描述
    SiameseRPN相当于SiameseFC+RPN,anchor用1/3, 1/2, 1, 2, 3;
    SiameseRPN中有两套correlation操作,分别对应分类和回归,与RPN相同,而且correlation就是用卷积实现;
    SiameseRPN同样是孪生网络,所以Tem和Det图像主干的输出的channel是一致的,但是最后结果的厚度是2k和4k个;
    所以,Tem核的厚度需要2k和4k,与孪生网络输出结果不匹配,于是中间加了卷积Conv,同样no padding;

    问题

    不管是SiamFC还是SiamRPN以来,但是网络还一直都是AlexNet,换了深网络后性能没上升不说,反而带来了极大的下降。[github issue]

    展开全文
  • 为了解决这个问题,提出了一种基于改进SiameseRPN的全景视频目标跟踪算法。首先采用MobileNetV3中的网络结构提取深度特征,使算法对全景视频序列中出现的场景缺陷有更好的适应性,并利用Squeeze and Excite模块增加网络...
  • Da SiameseRPN结果可视化

    千次阅读 2018-11-03 09:16:46
    由于vot-tookit一直没有改出来这是...VOT2018表现抢眼的Da SiameseRPN 的结果和代码已经公布,结果链接 我主要是做的是VOT2018-baseline结果的可视化 F:\DaSiamRPN_VOT2018\SiamRPN\baseline         ...

    由于vot-tookit一直没有改出来这是一个绕过vot-tookit的实现的方法Da-SiamRPN的复现(非vot toolkit环境)

    VOT2018表现抢眼的Da SiameseRPN 的结果和代码已经公布,结果链接

    我主要是做的是VOT2018-baseline结果的可视化

    F:\DaSiamRPN_VOT2018\SiamRPN\baseline

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    目录里是数据名称,里面是结果的文本文件。

     打开任意一个文件,可以看到:

    1
    129.9982,472.0081,24.6704,60.6127
    134.7336,505.3270,24.3238,61.2944
    150.0695,557.3633,25.2360,60.9369
    155.8515,574.0930,25.4967,60.4395
    155.4509,581.5272,25.4602,60.7933
    154.3121,584.6936,25.7224,60.3026
    154.2443,586.5606,25.8430,60.3916
    155.7579,585.4097,26.5962,59.3330
    156.7315,584.7499,27.1430,58.9002
    157.7630,585.7665,27.5521,58.4631
    158.4078,585.8468,27.6484,58.5722
    158.8659,585.9130,27.5617,58.6804
    159.9025,586.2085,28.1295,56.9109
    159.1193,587.2997,28.3570,55.9945
    158.7357,588.3513,28.4146,55.2446
    159.2287,595.0887,28.2253,55.5174
    159.9423,595.8986,28.0894,55.5992
    160.6438,598.3456,27.5642,56.4028
    162.5252,607.1038,26.4603,58.0092

    第一帧来自groundtruth,其他均以x,y,w,h的格式保存

    可视化的过程就是将文本文件的内容读取,然后调用opencv-python cv2.rectangle函数

    你也可以txt内容保存为csv文件,其实大致过程是一样的,细节可能需要处理一些符号的去除

    import cv2
    import os
    import numpy as np
    import math
    import csv
    
    list0=[]
    file_dir='//home//mars//Documents//Subject2018//data//VOT2018//ants1//img//'
    for files in os.walk(file_dir):  
        list0.append(files)
    img_list=[]
    for ii in list0[0][2]:
            img_list.append(ii)
    list_img_name=np.array(img_list)
    list_img_name.sort() 
    # print(list_img_name)
    csv_file = csv.reader(open('//home//mars//Documents//Subject2018//ants.csv'))
    list2=[]
    for i in csv_file:
            list2.append(i)
    list3=np.array(list2)
    list4=[]
    list_temp=[]
    for j in list3:
            list_temp=np.array([0.0 if y=='' else float(y) for y in j]) 
            list4.append(list_temp)
    list5=np.array(list4)
    list_temp1=[]
    list_temp2=[]
    for k in list5:
            list_temp1=np.array([int(z) for z in k]) 
            list_temp2.append(list_temp1)
    list_rect=np.array(list_temp2)
    
    
    
    for num in range(0,324):
            #print(list_rect[num][0])
            if list_rect[num][0]>2:
                    img_file_name='/home/mars/Documents/Subject2018/data/VOT2018/ants1/img/'+str(list_img_name[num])
                    # print(img_file_name)
                    src=cv2.imread(img_file_name)
                    # cv2.imshow('aa',src)
                    # cv2.waitKey(0)
                    x=list_rect[num][0]
                    y=list_rect[num][1]
                    w=list_rect[num][2]
                    h=list_rect[num][3]
                    cv2.rectangle(src,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),)
                    # cv2.imshow('aa',src)
                    # cv2.waitKey(0)
                    save_file_name="//home//mars//Documents//Subject2018//temp//"+str(list_img_name[num])
                    print(save_file_name)
                    cv2.imwrite(save_file_name,src)

    读取txt文件的主要过程:

    data=[]
    for line2 in open(path):
        data.append(line2)
    
        #print(line2)
    data1=[]
    for i in data:
        data1.append(i[:len(i)-1])
    data2=[]
    data3=[]
    for j in data1:
        data2.append(j.split(','))
    # print(data2[1])
    data4=[]
    for k in data2:
        data3=np.array([0.0 if y=='' else float(y) for y in k])
        data4.append(data3)
    data_rect=np.array(data4)

    全部代码

    较有挑战的结果展示:

    高清视频结果展示

    ants3 

    motorcross2

    crab1

    motorcross1

    展开全文
  • SiameseRPN笔记

    2019-03-01 10:34:30
    《High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network》 效果:160FPS, 高EAO ... Motivation: 1. 当前的一些跟踪算法很难同时兼顾速度和精度。相关滤波类算法速度快,单精度不高;...

    《High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network》

    效果:160FPS, 高EAO

    参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37856765

     

    Motivation:

    1. 当前的一些跟踪算法很难同时兼顾速度和精度。相关滤波类算法速度快,单精度不高;基于深度的精度高,但速度不快。

    2. Siamese网络在目标跟中很多应用,但是有两个缺陷:(1)特征图卷积得到response map,无法get到尺度变化,之后要进行尺度金字塔搜索,速度慢;(2)特征图分辨率低,需要进行插值后得到最终位置,导致目标位置不精确。

     

    综上所述,RPN引入使得网络在tracking的时候不需要多尺度测试,提升速度;有boundingbox regression,因此回归出来的狂更加准确。

     

     

    训练框架:

    左侧为传统的siamese network,用相同的网络结构对template和candidate提取特征;

    中间是RPN网络,在RPN中,设置K个anchor(这里为1个scale下的5个不同aspect ratio组成),每个anchor有2个cls, 4个reg,因此两个通道分别为2k, 4k。因此为了提升通道数,需要对template的siamese featuremap 升维,而为了保证深度一致,candidate分支也需要加一个卷积操作,但不需要改变维数。

    接下来就是将template的featuremap当做kernel对candidate分支做卷积,得到分类和回归输出。

     

    在论文中,作者将这一过程引入为one-shot detection和learn-to-learn。我们知道,在Faster rcnn中的RPN负责检测图像中可能存在的【物体】,并以anchor的形式返回其位置,这里的RPN只是负责找general的物体,并不带有物体本身是什么的信息,而在tracking的任务中,想要检测的是包含跟踪目标的anchor,所以,这里通过控制与candidate卷积的kernel(也就是template 得到的2k, 4k个feature map)来控制具体去寻找什么样的目标,这应该就是作者想表达的learn-to-learn的过程。

    one-shot detection更好的体现是在测试阶段。在测试过程中,第一帧图像用于学习kernel,然后便减掉了上面的Template分支,只保留权重,就相当于网络只根据第一帧看到的信息进行后续的检测任务,即为one-shot detection。

     

    测试框架:

    其他细节:

    * 得到最终特征图后如何选择候选的anchors?

    将得到的2k个feature map看做是点集,Aclsw×h×2k = {(xcls i , yjcls, ccls l )} (10)where i ∈ [0, w), j ∈ [0, h), l ∈ [0, 2k). 回归分支同理。在分类的2k个feature map中,基数通道分类为true,因此从k个基数通道的所有点中找响应值top K的点作为候选anchor的位置,则其对应的回归分之上的值就是其回归位置,最后根据公式可以得到anchors的最终位置。

    *如何从anchors中得到跟踪目标?

    两个方法:

    法一:根据连续两帧目标位置偏移不大的前提,只对Acls中以目标为中心的gxg个网格取anchor。这里选用的g=7

    法二:用cosin window和跟上一帧相比的尺度惩罚因子,对anchors进行重新排序,然后确定目标位置。

    *损失函数:

    RPN的损失函数

    * 训练数据集大小

    VID+Youtub-BB

    视频数量越多,效果越好

     

    总结:

    1.RPN的引入在解决贪婪尺度搜索,提高速度的同时提升了bounding box regression的回归精度,所以兼顾了速度和精度的要求;

    2.感觉还有一个至关重要的因素就是用了大量的数据;

    3.以上全为个人理解,如有错误,欢迎指正。

     

    展开全文
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  • DaSiamRPN测试程序分析

    千次阅读 多人点赞 2018-11-13 18:56:07
    此番开源的 DaSiamRPN 代码不包含文章3.3节中的内容(参见知乎评论),同时公布的 SiamRPNBIG.model 相比论文中的模型通道翻倍,计算量增至原有的4倍。因此,速度亦不可按照原文中考量。该项目的实际内容可以看作是 ...
  • 这是因为研究者们也尝试将ResNet作为Siamese图像特征提取网络,但是发现收效甚微,这个原因将在SiameseRPN++进行解析,本篇不做涉及。 代码中实现也是非常简单的,定义如下: self.feature = nn.Sequential(# conv1...
  • 最近基于嵌入式设备(Khadas Vim3)做了一套单目标跟踪算法,跟踪效率可以做到每秒25帧左右。
  • Siamese-RPN阅读笔记

    2019-09-27 08:15:29
    High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 这篇文章借鉴了Siamese FC和RPN,将Siamese网络和RPN网络结合起来实现Visual Object Tracking。 Visual Object Tracking:给定第一帧中...
  • 3.3Training phase: End-to-end train SiameseRPN  这里提到由于视频跟踪过程中目标大小并不会有很大改变,因此只采用一种尺度的anchor,其ratio分别为[0.33,0.5,1,2,3]五种。其次IOU>0.6记为正样本,IOU记为负...
  • SiamRPN:High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 阅读之前,推荐先看孪生网络用于目标跟踪的...提出SiameseRPN网络框架 提出一种局部单点检测方法。 性能速度达到160fps
  • Siamese-RPN_code

    2018-11-22 15:59:12
    目标跟踪算法的代码实现,精度在vot2018排名第一,鲁棒性很强.
  • 目标检测存在的问题总结

    千次阅读 2019-11-22 09:49:24
    单目标跟踪可参考商汤和中科院计算所的SiameseRPN:High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network(CVPR2018)以及最新的SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very ...
  • 从响应图中可以发现,算法的性能还是比较好的,但是和CVPR2019同期论文相比,它的性能远落后于它们,它的一些性能甚至只能和CVPR2018的SiameseRPN相当,这很奇怪 8. 可借鉴的点 基于梯度进行模板的更新 ...
  • 单目标跟踪算法 SiameseRPN++ 的实现结果相比于官方实现,在 LaSOT 数据集上 Norm precision 超出 1.0 个点。 虽然目前实现算法还不是很多,但鉴于MMlab 强大的研发实力和社区号召力,相信对于做跟踪方向的朋友来说...
  • SiamRPN论文笔记

    2020-03-14 21:33:25
    Training phase: End-to-end train SiameseRPN 训练样本对是从ILSVRC [29] with a random interval and from Youtube-BB [25] continuously。使用SGD优化算法。孪生特征提取网络是使用Imagenet预先训练好的。每一点...

空空如也

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