图像识别算法c 代码 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？(11)

所以尺度检测DSST并不总是比SAMF好，其实在VOT2015和VOT2016上SAMF都是超过DSST的，当然这主要是因为特征更好，但至少说明尺度方法不差。总的来说，DSST做法非常新颖，速度更快，SAMF同样优秀也更加准确。

DSST一定要33个尺度吗？

DSST标配33个尺度非常非常敏感，轻易降低尺度数量，即使你增加相应步长，尺度滤波器也会完全跟不上尺度变化。关于这一点可能解释是，训练尺度滤波器用的是一维样本，而且没有循环移位，这就意味着一次训练更新只有33个样本，如果降低样本数量，会造成训练不足，分类器判别力严重下降，不像平移滤波器有非常多的移位样本(个人看法欢迎交流)。总之，请不要轻易尝试大幅降低尺度数量，如果非要用尺度滤波器33和1.02就很好。

以上就是两种推荐的尺度检测方法，以后简称为类似DSST的多尺度和类似SAMF的多尺度。如果更看重速度，加速版的fDSST，和仅3个尺度的SAMF(如VOT2014中的KCF)就是比较好的选择；如果更看重精确，33个尺度的DSST，及7个尺度的SAMF就比较合适。

接下来到了VOT2015竞赛 VOT2015 Challenge | Home ，这一年有60个精挑细选的序列，62个tracker，最大看点是深度学习开始进击tracking领域，MDNet直接拿下当年的冠军，而结合深度特征的相关滤波方法DeepSRDCF是第二名，主要解决边界效应的SRDCF仅HOG特征排在第四：

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随着VOT竞赛的影响力扩大，举办方也是用心良苦，经典的和顶尖的齐聚一堂，百家争鸣，多达62个tracker皇城PK，华山论剑。除了前面介绍的深度学习和相关滤波，还有结合object proposals(类物体区域检测)的EBT(EBT：Proposal与Tracking不得不说的秘密 - 知乎专栏)排第三，Mean-Shift类颜色算法ASMS是推荐实时算法，还有前面提到的另一个颜色算法DAT，而在第9的那个Struck已经不是原来的Struck了。除此之外，还能看到经典方法如OAB, STC, CMT, CT, NCC等都排在倒数位置， 经典方法已经被远远甩在后面。

在介绍SRDCF之前，先来分析下相关滤波有什么缺点。总体来说，相关滤波类方法对快速变形和快速运动情况的跟踪效果不好。

快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解，前面分析了相关滤波是模板类方法，如果目标快速变形，那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了，如果快速变色，那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速度有关，固定学习率的线性加权更新，如果学习率太大，部分或短暂遮挡和任何检测不准确，模型就会学习到背景信息，积累到一定程度模型跟着背景私奔了，一去不复返。如果学习率太小，目标已经变形了而模板还是那个模板，就会变得不认识目标。

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