【论文笔记】Object Tracking_简略版_201608
来源:互联网 发布:手机怎么申请淘宝账号 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 04:50
【1】Held, D., Thrun, S., & Savarese, S. (2016). Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks. arXiv preprint arXiv:1604.01802.
这篇文章提出了一种基于深度学习的目标跟踪算法,有以下几个特点:
1)快,100fps,比之前大多数采用深度学习的跟踪算法都快。
2)基于线下训练,不需要在线的学习。
3)测试目标可以不同于线下训练的数据集,当然,如果训练集里包含同样的类别,跟踪精度会有一定程度的提高。
这个算法需要两帧图像作为输入,使用前一帧的图像和目标检测框(扩展区域)、当前帧图像和同样区域,根据已训练好的深度神经网络,预测当前帧的目标所在位置。
PS: 最喜欢有code的好论文,安装测试了一下(使用作者提供的模型,测试集中类别没有出现在训练集中),效果看上去不错,速度也很快。
缺点是对于一些遮挡和重叠的情况,会出现跟丢的情况(白色矩形框为ground truth, 红色矩形框为跟踪结果)。
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