时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

论文原文以及Matlab代码下载 算法概述 而STC跟踪算法基于贝叶斯框架,根据跟踪目标与周围区域形成的的时空关系,在图像低阶特征上(如图像灰度和位置)对目标与附近区域进行了统计关系建模.通过计算置信图(confidence map),找到似然概率最大的位置,即为跟踪结果. 算法原理 上下文的重要性 在视觉跟踪,局部上下文包括一个目标和它的附近的一定区域的背景.因为,在连续帧间目标周围的局部场景其实存在着很强的时空关系.例如,上图中的目标存在着严重的阻挡,导致目标的外观发生了很大的变化.然而,因

论文的关键点是对时空上下文(Spatio-Temporal Context)信息的利用.主要思想是通过贝叶斯框架对要跟踪的目标和它的局部上下文区域的时空关系进行建模,得到目标和其周围区域低级特征的统计相关性.然后综合这一时空关系和生物视觉系统上的focus of attention特性来评估新的一帧中目标出现位置的置信图,置信最大的位置就是我们得到的新的一帧的目标位置.另外,时空模型的学习和目标的检测都是通过FFT(傅里叶变换)来实现,所以学习和检测的速度都比较快.      原文链接:http

​  前言  本文介绍了一个端到端的用于视觉跟踪的transformer模型,它能够捕获视频序列中空间和时间信息的全局特征依赖关系.在五个具有挑战性的短期和长期基准上实现了SOTA性能,具有实时性,比Siam R-CNN快6倍. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking 代码:https:/

DIY一个基于树莓派和Python的无人机视觉跟踪系统 无人机通过图传将航拍到的图像存储并实时传送回地面站差点儿已经是标配.假设想来点高级的--在无人机上直接处理拍摄的图像并实现自己主动控制要怎么实现呢?事实上视觉跟踪已经在一些高端的消费级无人机上有了应用,只是玩现成的永远没有自己动手来劲;). 前段时间DIY了一个无人机三轴云台的视觉跟踪系统,除去云台花了¥370,本文将设计思路与实验效果分享出来. 一.基本配置 1.1 硬件 计算平台:树莓派3 (¥219.00) 摄像头:USB网络摄像头(

源:TLD视觉跟踪算法 TLD算法好牛逼一个,这里有个视频,是作者展示算法的效果,http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html.下面这个csdn博客里有人做的相关总结,感觉挺好的,收藏了!下面有个Compressive Tracking的网址,提供的代码很少,但实时性很好,matlab代码下下来就能用. 以下博文转自:http://blog.csdn.net/windtalkersm/article/details/8018980 TLD是一种算法的简称,原作

关于视觉跟踪中评价标准的相关记录(The Evaluation of Visual Tracking Results on OTB-100 Dataset) 2018-01-22  21:49:17 Benchmark website:http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/benchmark_v10.html 1. 修改 benchmark 的路径,改为你自己的数据集的路径: 2. 也可以修改 tracker 的设置,仅仅显示自己想要输出的那些

TLD算法好牛逼一个,这里有个视频,是作者展示算法的效果,http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html.下面这个csdn博客里有人做的相关总结,感觉挺好的,收藏了!下面有个Compressive Tracking的网址,提供的代码很少,但实时性很好,matlab代码下下来就能用. 以下博文转自:http://blog.csdn.net/windtalkersm/article/details/8018980 TLD是一种算法的简称,原作者把它叫做Trackin

应用需注明原创! 深度学习在2015年中左右基本已经占据了计算机视觉领域中大部分分支,如图像分类.物体检测等等,但迟迟没有视觉跟踪工作公布,2015年底便出现了一篇叫MDNet的论文,致力于用神经网络解决视觉跟踪,它同时也是2015年VOT的冠军. 先图再理论: 离线学习 frame1 frame2 在线学习:   frame by K+1 fine turn 策略: 1.第一帧训练. 2.打分 在上一帧目标区域附近采样大量的样本,然后用这个分类器打分(当我们找到最像目标的样本时,我们便认为这一

我是看了这样的一个视频:http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html 然后在准备针对TLD视觉跟踪算法来个小的总结. 以下博文转自:http://blog.csdn.net/windtalkersm/article/details/8018980 TLD是一种算法的简称,原作者把它叫做Tracking-Learning-Detection.搞视觉的人看到这个名字都会吓一跳,很ambitious的计划.是09年的工作,不算太久,不过也不太新.网上关于这个的资源其

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制(手势交互系统) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一年多前开始接触计算机视觉这个领域的时候,年幼无知,倍感吃力.当年惶恐,从而盲从.挣扎了不少时日,感觉自己好像还是处于领域的门外汉一样,在理论与实践的鸿沟中无法挣脱,心里空落落的.在这种挥之不去的烦忧中,某个时候豁然开朗,觉得要看一个系统的代码了,看看别人是怎么写的,理论又是怎么用在实践上的.然后自己就瞄准了TLD这个被炒作地很火的跟踪算法.花了

这是Kaihua Zhang发表在ECCV2012的paper,文中提出了一种基于压缩感知(compressive sensing)的单目标跟踪算法,该算法利用满足压缩感知(compressive sensing)的RIP(restricted isometry property)条件的随机测量矩阵(random measurement matrix)对多尺度(multiple scale)的图像特征(features)进行降维,然后通过朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifi

背景: 目前,在实时跟踪领域存在着越来越多的先进方法,同时也极大地促进了该领域的发展.主要有两种不同的基于深度学习的跟踪方法:1.由在线跟踪器组成,这些跟踪器依赖网络连续的微调来学习目标的变化外观,精度虽高,但无法满足实时要求:2.基于相关滤波器的跟踪器组成,利用原始深度卷积特征,如Imagenet中包含的一般对象,存在高维度的问题,另外,相关滤波器计算时间随着特征维度的增加而增加,也不满足实时要求. 在2018年的CVPR会议上,出现了这样一篇文章:<Context-aware Deep Fe

用于建模的Python库 我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗? 让我们通过这三个Python库探索模型构建. Scikit-learn  就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样,scikit-learn是构建模型的Python库领导者.没有什么比得上它了. 事实上,scikit-learn建立在NumPy,SciPy和matplotlib之上.它是开源的,每个人都可以访问,并且可以在各种环境中重用.

概述 这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库. 这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍. 您觉得我们还应该包含哪些Python库?让我们知道! 介绍 我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言.Python有三个特点: 它的易用性和灵活性 全行业的接受度:它是业内最流行的数据科学语言 用于数据科学的庞大数量的Python库 事实上,有如此多的Python库,要跟上它们的发展速度可能会变得非常困难

CVPR 2020目标跟踪多篇开源论文(上) 1. SiamBAN:面向目标跟踪的Siamese Box自适应网络 作者团队:华侨大学&中科院&哈工大&鹏城实验室&厦门大学等 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.06761 代码链接:https://github.com/hqucv/siamban 注:表现SOTA!速度高达40 FPS!性能优于DiMP.SiamRPN++和ATOM等网络. 大多数现有的跟踪器通常依赖于多尺度搜索方案或预定义的a

按照发布计划,Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布. 据测试,3.11 相比于 3.10,将会有 10-60% 的性能提升,这个成果主要归功于"Faster CPython"项目,即"香农计划". 关于"香农计划"的详情,可查看 Python 之父的主题分享,以及他的一则播客访谈. 3.11 版本为 Python 的提速开了一个激动人心的好头.接下来,3.12 还会有更多动作. 以下文章翻译自"香农计划

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 主要区别与对比(Compare) 实现监控表数据步骤(Process) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在SQL Server 2008以上版本中,对数据库中的用户表所做的 DML 更改(插入.更新和删除操作)除了:SQL Server 变更数据捕获(CDC)监控表数据之外,还有一个新增功能,那就是:更改跟踪(Chang Tracking),它跟CDC有什么不

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,

UNIX env查找技巧 在一些UNIX系统上,可以用这样一种方法避免硬编码Python解释器的路径,在文件的特定的第一行注释中写上这样一句话. #! usr/bin/env/ python...script goes here 这样写之后,env程序可以通过系统搜索路径的搜索设置(例如,在绝大多数的UNIX Shell中,通过搜索PATH环境变量中罗列的所有目录)定位Python解释器.这种方法可以使得代码具有更高的可移植性,因为没有必要在所有代码的第一行都硬编码Python解释器的安装位置.