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？(21)

值得一提的还有Chao Ma的HCF，结合多层卷积特征提升效果，用了VGG19的Conv5-4, Conv4-4和Conv3-4的激活值作为特征，所有特征都缩放到图像块分辨率，虽然按照论文应该是由粗到细确定目标，但代码中比较直接，三种卷积层的响应以固定权值1, 0.5, 0.02线性加权作为最终响应。虽然用了多层卷积特征，但没有关注边界效应而且线性加权的方式过于简单，HCF在VOT2016仅排在28名（单层卷积深度特征的DeepSRDCF是第13名）。

Danelljan M, Robinson A, Khan F S, et al. Beyond correlation filters: Learning continuous convolution operators for visual tracking [C]// ECCV, 2016.

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C-COT是VOT2016的第一名，综合了SRDCF的空域正则化和SRDCFdecon的自适应样本权重，还将DeepSRDCF的单层卷积的深度特征扩展为多成卷积的深度特征（VGG第1和5层），为了应对不同卷积层分辨率不同的问题，提出了连续空间域插值转换操作，在训练之前通过频域隐式插值将特征图插值到连续空域，方便集成多分辨率特征图，并且保持定位的高精度。目标函数通过共轭梯度下降方法迭代优化，比高斯-塞德尔方法要快，自适应样本权值直接采用先验权值，没有交替凸优化过程，检测中用牛顿法迭代优化目标位置。

注意以上SRDCF, SRDCFdecon，DeepSRDCF，C-COT都无法实时，这一系列工作虽然效果越来越好，但也越来越复杂，在相关滤波越来越慢失去速度优势的时候，Martin Danelljan在2017CVPR的ECO来了一脚急刹车，大神来告诉我们什么叫又好又快，不忘初心：

Danelljan M, Bhat G, Khan F S, et al. ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking [C]// CVPR, 2017.

ECO是C-COT的加速版，从模型大小、样本集大小和更新策略三个方便加速，速度比C-COT提升了20倍，加量还减价，EAO提升了13.3%，最最最厉害的是， hand-crafted features的ECO-HC有60FPS。。吹完了，来看看具体做法。

第一减少模型参数，定义了factorized convolution operator(分解卷积操作)，效果类似PCA，用PCA初始化，然后仅在第一帧优化这个降维矩阵，以后帧都直接用，简单来说就是有监督降维，深度特征时模型参数减少了80%。

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