CFNet視頻目標跟蹤核心源碼分析——tracking部分

1. 論文信息

 

• 論文題目：End-to-end representation learning for Correlation Filter based tracking 
• 論文出處：CVPR 2017
• 論文作者：Jack Valmadre，Luca Bertinetto等人 
• 論文主頁：http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/cfnet.html 
• 在線閱讀：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Valmadre_End-To-End_Representation_Learning_CVPR_2017_paper.pdf
• 源碼鏈接：https://github.com/bertinetto/cfnet

 

2. tracking部分實現過程

 

注意：

z分支正向傳播並得到輸出數據的代碼如下所示：

net_z.eval({'exemplar', z_crop});
z_out_val_new = get_vars(net_z, z_out_id);

其中，get_vars是源碼中定義的匿名函數：

get_vars = @(net, ids) cellfun(@(id) net.getVar(id).value, ids, 'UniformOutput', false);

這裏的getVar函數，其用法爲：

GETVAR - Get a copy of a layer definition
VAR = GETVAR(obj, NAME) returns a copy of the network variable with the specified NAME. NAME can also be a cell array of strings or an array of indexes. If no variable with a specified name or index exists, an error is thrown.

See Also getVarIndex().

from http://www.vlfeat.org/matconvnet/mfiles/+dagnn/@DagNN/DagNN/#getvar-get-a-copy-of-a-layer-definition

對應的Visio文件在本人的網盤，鏈接：https://share.weiyun.com/58m46jE 密碼：p101xr

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