浙大王蒙蒙講座筆錄

1.深度學習的目標跟蹤算法綜述_盧湖川
2.Large Margin Object Tracking with Circulant Feature Maps(APCE)
1.高峯檢測
2.多置信度更新
(LMCF置信度指標是平均峯值相關能量(average peak-to correlation energy, APCE))
（置信度指標還有MOSSE中的峯值旁瓣比(Peak to Sidelobe Ratio, PSR))
(CSR-DCF的空域可靠性)

3.fully-convolutional siamese networks for object tracking (siamesefc)
5個尺度（58 FPS） 3個尺度（86FPS）
1.數據及大（4500個視頻）
2.卷積特徵
4.搜索區域大(4倍)

//srdcf(速度慢)
LMCF
BACF
staple
eco

siamesefc
yolo
fastercnn

mdnet
goturn
maskrcnn

總結

//srdcf(速度慢)

ICCV，ECCV，CVPR
HuChuan Lu

特徵選擇(HOG,CNN,CN)
分類器(SVM,嶺迴歸，Deep Netural NetWorks)
模型更新（Fixed interval，High-condifience strategy）

入門
1.Uderstading and diagnoising visual tracking systems
2.KCF
3.Learning multi-domain convotional netural networks for visual tracking(Mdnet)

網址: https://github.com/foolwood/benchmark_results