SiamVGG(VOT2018)：就是把backbone改成了用VGG16，然后在大数据集上训练，效果很好TADT（CVPR2019）：DAT和HART的结合，不过空间和尺度的attention弄到了channel维度上，用了两个loss来指导attention的学习，效果可以，论文写的很漂亮；
SiamVGG(VOT2018)：就是把backbone改成了用VGG16，然后在大数据集上训练，效果很好TADT（CVPR2019）：DAT和HART的结合，不过空间和尺度的attention弄到了channel维度上，用了两个loss来指导attention的学习，效果可以，论文写的很漂亮；
训练过程中otb的精度#3.SY-XuanopenedthisissueonMar21,2019·5comments.Comments.
1前言1.1目标检闪与目标1.2行人号别与行人重识别2.2视觉目标方法2.3视党目标最新进展2.4视党目标...
多特征自适应融合的相关滤波目标算法谢维信,赵田深圳大学ATR国防科技重点实验室Multi-featureAdaptiveFusionbasedTargetTrackingAlgorithmXIEWeixin,ZHAOTian
TheVisualObjectTrackingChallengeResultsVOT2018MatejKristan,AlešLeonardis,JiriMatas,MichaelFelsberg,RomanPflugfelder,LukaČehovin,
结果表明，融合时空特性的孪生网络算法可以很好地应对快速运动和相似目标干扰挑战，并有效提升基准算法的性能。.关键词:目标,孪生网络,时间注意力,空间注意力.Abstract:Asiamesenetworkwithtemporal-spatialattentionmechanismisproposedtotackletheproblemof...
收稿日期:夏婷,谢维信,陈富健,黄梓桐.基于核相关滤波器的高可信度自适应融合目标算法研究[J].信号处理,2021,37(4):669-679.XIATing,XIEWeixin,CHENFujian,HUANGZitong.Researchonhigh-confidenceadaptivefusiontargettrackingalgorithmbasedon…
摘要针对Staple算法中梯度直方图（HOG）特征和颜色直方图特征的融合无法自适应达到最优化的问题，本文提出了一种颜色自适应的核相关滤波目标改进算法，即Stronger-Staple算法（简称STR-Staple）。.首先，本文用目标似然函数分别求出目标和背景所占比例的...
TheVisualObjectTrackingchallengeVOT2018isthesixthannualtrackerbenchmarkingactivityorganizedbytheVOTinitiative.Resultsofovereightytrackersarepresented;manyarestate-of-the...
SiamFCsiamRPN都用的Alex浅网络alex还是2012年代的深度学习时代,有点过时但是用新的backbone网络(vgg)反而掉点1分类任务strid一般32,更精确定位任务的strid通常不会加那么深...
(缺陷)siamfc与siamRPN特征提取网络backbone过于浅(五层Alexnet,实际为ZFnet),所以想到了加深网络。于是更改backbone进行了一系列实验:可以看到除了VGG有短暂提升之外,随着深度越深...
Todeliverbothhighaccuracyandreliablereal-timeperformance,weproposeanoveltrackercalledSiamVGG.ItcombinesaConvolutionalNeuralNetwork(CNN)back...
抗遮挡SiamVGG网络目标峰值连通域抗遮挡在视频目标中是一个极具挑战的研究问题.在目标过程中,目标在被部分遮挡或者完全遮挡的情况下,使得模型的...
消融实验非常详细,对AlexNet,VGG,ResNet以及Inception四种网络都做了相同的因素分析实验,得到了一些定量的结论:Siamese器更喜欢中层特征,因为实验来看步长4或者8的时候比步长16...
作者团队:牛津大学VGG组论文链接:https://arxiv.org/abs/2002.07793代码链接:https://github/zlai0/MAST注:自监督目标新网络,表现SOTA!性能优于UVC...
作者团队:牛津大学VGG组论文链接:https://arxiv.org/abs/2002.07793代码链接:https://github/zlai0/MAST注:自监督目标新网络,表现SOTA!性能优于UVC、CorrFlow和CycleTime...
在包括VOT2018,VOT2019,OTB100,NFS,U123和LaSOT在内的视觉基准上进行的大量实验表明,SiamBAN具有最先进的性能并以40FPS的速度运行,证实了其有效性和效率。2.MAST:具...
论文名称VisualTrackingviaAdversarialLearning(VITAL)简介此算法在VGG-M模型基础上进行改进,在最后一个卷积层和第一个全连接层之间增加了一个产生式网络,从而达到在特征空间...
20、DaSiamRPN的升级版,视觉目标之SiamRPN++商汤新工作,DaSiamRPN的升级版:SiamRPN++,在多个数据集上都是state-of-the-art,目前论文已被CVPR2019接收...