<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-9aad5ed14edb0d087bd653c9c9d73e87_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="897" data-rawheight="248" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="897" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-9aad5ed14edb0d087bd653c9c9d73e87_r.jpg">
前三名都是相关滤波CF类方法,第三名的KCF已经很熟悉了,这里稍微有点区别就是加了多尺度检测和子像素峰值估计,再加上VOT序列的分辨率比较高(检测更新图像块的分辨率比较高),导致竞赛中的KCF的速度只有24.23(EFO换算66.6FPS)。这里speed是EFO(Equivalent Filter Operations),在VOT2015和VOT2016里面也用这个参数衡量算法速度,这里一次性列出来供参考(MATLAB实现的tracker实际速度要更高一些):
<img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-4b431e58f906bf489189cf0288be6c38_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="769" data-rawheight="172" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="769" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-4b431e58f906bf489189cf0288be6c38_r.jpg">
其实前三名除了特征略有差异,核心都是KCF为基础扩展了多尺度检测,概要如下:
<img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-e493b50e7cb39b84f2767958285fc6a3_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="808" data-rawheight="239" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="808" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-e493b50e7cb39b84f2767958285fc6a3_r.jpg">
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好像“一妻多夫”“光棍”也不该属于经济问题啊
国内经济下行
奥巴马也是一个打工仔