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？(14)

CFLB仅单通道灰度特征，虽然速度比较快167FPS，但性能远不如KCF，不推荐；最新BACF将特征扩展为多通道HOG特征，性能超过了SRDCF，而且速度比较快35FPS，非常推荐。

其实这两个解决方案挺像的，都是用更大的检测及更新图像块，训练作用域比较小的相关滤波器，不同点是SRDCF的滤波器系数从中心到边缘平滑过渡到0，而CFLM直接用0填充滤波器边缘。

VOT2015相关滤波方面还有排在第二名，结合深度特征的DeepSRDCF，因为深度特征都非常慢，在CPU上别说高速，实时都到不了，虽然性能非常高，但这里就不推荐，先跳过。

VOT2016竞赛 VOT2016 Challenge | Home，依然是VOT2015那60个序列，不过这次做了重新标注更加公平合理，今年有70位参赛选手，意料之中深度学习已经雄霸天下了，8个纯CNN方法和6个结合深度特征的CF方法大都名列前茅，还有一片的CF方法，最最最重要的是，良心举办方竟然公开了他们能拿到的38个tracker，部分tracker代码和主页，下载地址：VOT2016 Challenge | Trackers (以后妈妈再也不用担心我找不到源码了~)，注意部分是下载链接，部分是源码压缩包，部分源码是二进制文件，好不好用一试便知，方便对比和研究，需要的赶快去试试。马上来看竞赛结果(这里仅列举前60个)：

<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-26092e9de292c77d652b9738a89bf5_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="862" data-rawheight="507" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="862" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-26092e9de292c77d652b9738a89bf5_r.jpg">

This was particularly obvious in case of SiamFC trackers, which runs orders higher than realtime (albeit on GPU), and Staple, which is realtime, but are incorrectly among the non-realtime trackers.

VOT2016竟然发生了乌龙事件，Staple在论文中CPU上是80FPS，怎么EFO在这里只有11？幸好公开代码有Staple和STAPLE+，实测下来，虽然我电脑不如Luca Bertinetto大牛但Staple我也能跑76FPS，而更可笑的是，STAPLE+比Staple慢了大约7-8倍，竟然EFO高出4倍，到底怎么回事呢？

首先看Staple的代码，如果您直接下载Staple并设置params.visualization = 1，Staple默认调用Computer Vision System Toolbox来显示序列图像，而恰好如果您没有这个工具箱，默认每帧都会用imshow(im)来显示图像，所以非常非常慢，而设置params.visualization = 0就跑的飞快(作者你是孙猴子派来的逗逼吗)，建议您将显示图像部分代码替换成DSST中对应部分代码就可以正常速度运行和显示了。

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