原创 Good Features to Correlate for Visual Tracking 閱讀筆記

Good Features to Correlate for Visual Tracking 本文效果 1， 速度：2fps，沒有實時； 2，性能：0.922(PP-OTB2013)，0.692(SP-OTB2013)，0.899(P

2018-09-03 20:59:03 4

原创 VITAL: Visual Tracking via Adversarial Learning 閱讀筆記

本文概覽 本文是一篇很不錯的關於目標跟蹤算法的文章，收錄於CVPR2018。 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1804.04273.pdf 本文主要分析了現有的檢測式跟蹤的框架在模型在線學習過程中的兩個弊病，即：

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原创 TensorFlow 學習4（tfdebug）

1，爲什麼要使用 tfdebug 來進行 debug？ 原因：一般來說，我們對 python 代碼進行簡單的 debug 會使用 pdb 工具，這個很簡單，import pdb 後在最我們需要程序停止的位置後面加上 pdb.set_tr

2018-09-03 20:59:03 1

原创 Learning Dynamic Siamese Network for Visual Object Tracking 閱讀筆記

前言 預讀文章：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking (SiameseTracker)。 在深度學習做目標跟蹤效果好的算法中，這篇文章算是有點難度的了~~~啃了

2018-09-03 20:59:03 9

原创 DenseBox: Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection 閱讀筆記

1，(CHARACTERISTIC) A single FCN perform on object detection, which directly predicts bounding boxes and object class co

2018-09-03 20:59:02

原创 High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 閱讀筆記

1，(IDEA) In tracking task we don’t have pre-defined categories, so we need the template branch to encode the target’s

2018-09-03 20:59:02 1

原创 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 閱讀筆記

個人評價： 自從SiamFC利用Siamese網絡解決目標跟蹤問題後，很少有出色的基於SiamFC改進的目標跟蹤工作。SiamFC通過訓練Siamese網絡用以在外觀層面上區分兩個物體是否屬於一個目標，從而達到目標跟蹤的目的。SiamFC

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原创 TensorFlow 學習2（方便日後查閱用法）

TensorFlow——slim模塊 轉自：https://www.2cto.com/kf/201706/649266.html 作用：代碼瘦身，類似於Keras，TensorLayer，tfLearn，目的是消除原生tensorflow

2018-09-03 20:59:02 2

原创 TrackingNet: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild 數據集！！！

苦苦等了好久好久，終於等到這麼一個是用於目標跟蹤的超大數據集了！ 本數據集特色總結如下： 1，規模大：包含3萬+個視頻以及1420萬個標註框——真的是爽到哭啊，OTB100才100個視頻算什麼？ImageNetVideo2015才3000

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原创 TensorFlow 學習3（方便日後查閱用法）

（我不想學tensorflow，真的不想學，沒辦法，別人開源的代碼一個tensorflow版本一個MatConvNet版本。。。） 主要出處：http://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/

2018-09-03 20:59:02 1

原创 Siamese Instance Search for Tracking 閱讀筆記

這是一篇CVPR2016的用DL思想解決Tracking的文章。文章思想簡單易懂，但是效果卻很好，在OTB50上獲得了 state-of-the-art。 核心思想： 通過Siamese網絡學習一個匹配函數。在得到第一幀目標信息後，接下來

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原创 對比目標跟蹤問題中三大尺度估計算法——SAMF，DSST，bboxRR

（以下均爲本人在實際實驗使用中總結的個人觀點） SAMF： 1，原文：A Scale Adaptive Kernel Correlation Filter Tracker with Feature Integration； 2，個人評價

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原创 Learning Spatial-Aware Regressions for Visual Tracking 閱讀筆記

文章初步概覽 1，OTB-100性能：精度——0.923，覆蓋率——0.672； 2，VOT2017 比賽性能第一； 3，速度：1fps，沒有實時； 4，開放代碼：http://data.votchallenge.net/vot2017

2018-09-03 20:59:01 4

原创 TensorFlow 學習1（方便日後查閱用法）

tf.Variable() 創建tf變量： weights = tf.Variable(tf.random_normal([88, 88], stddev=0.1),name="weights") biases = tf.Variable

2018-09-03 20:59:01 4

原创 那些年與編譯器戰鬥的日子——Struck與Eigen

要求 cmake版本>3.0； 安裝Eigen 版本：Struck官網上說用的Eigen3.0+，但是實際使用3.0+並不work，使用Eigen2.0+可以work； Eigen2下載地址：http://eigen.tuxfami

2018-09-03 20:59:01 1