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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?(3)

电脑杂谈  发布时间:2018-01-14 17:04:00  来源:网络整理

TrackerKCF接口实现了KCF和CN,影响力可见一斑,还有个GOTURN是基于深度学习的方法,速度虽快但精度略差,值得去看看。tracking方向的最新论文,可以跟进三大会议(CVPR/ICCV/ECCV) 和arXiv。

接下来总体介绍下目标跟踪。图像识别算法c 代码这里说的目标跟踪,是通用单目标跟踪,第一帧给个矩形框,这个框在里面是人工标注的,在实际情况下大多是检测算法的结果,然后需要跟踪算法在后续帧紧跟住这个框,以下是VOT对跟踪算法的要求:

<img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-518e71f77d3bf360a2728f32e63cdc6f_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="480" data-rawheight="361" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="480" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-518e71f77d3bf360a2728f32e63cdc6f_r.jpg">

通常目标跟踪面临几大难点(吴毅在VALSE的slides):外观变形,光照变化,快速运动和运动模糊,背景相似干扰:

<img src="https://pi.zhimg.com/50/v2-1169ca84d569b5f8aff728d0de563869_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="716" data-rawheight="416" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="716" data-original="https://pi.zhimg.com/v2-1169ca84d569b5f8aff728d0de563869_r.jpg">

平面外旋转,平面内旋转,尺度变化,遮挡和出视野等情况:

<img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-3db98542589ec7abf17d52c20bcbdf12_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="622" data-rawheight="460" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="622" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-3db98542589ec7abf17d52c20bcbdf12_r.jpg">


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