Siamese框架+注意力机制的目标追踪

最新推荐文章于 2024-06-26 19:57:27 发布
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分类专栏： 目标追踪 文章标签： python 深度学习 tensorflow 神经网络
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ATOM

笔记

【阅读笔记】ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization 这篇写的很详细
目标跟踪解析:ATOM:Accurate Tracking by Overlap Maximization

SiamGAT

笔记

[Note30] Graph Attention Tracking
SiamGAT阅读翻译理解
SiamGAT 和TransT 结果对比图：
在这里插入图片描述

TransT

笔记

Transform与目标跟踪（CVPR2021概览࿰

最低0.47元/天 解锁文章
2023TPAMI：TransT-M，基于Transformer的视觉跟踪改进
m0_63294504的博客
03-09 104
本文在TransT的基础上进行改进。首先，作者为TransT设计了一个分割分支，通过统一的框架完成边界框预测和实例分割。其次，作者用多模板方案和IoU预测设计进一步扩展了TransT。多模板方案记录目标的时间信息和外观变化。IoU预测头控制模板更新。
目标跟踪算法的目标丢失与遮挡处理 - 注意力机制
Littro Innovations
01-11 2276
目标跟踪算法在处理目标遮挡和丢失情况时，采用了多种技术和策略。这些技术主要集中在提高算法的鲁棒性和适应性上，使其能够在复杂环境中有效跟踪目标。：通过结合多个跟踪模型或特征表示，提高算法对遮挡和目标变形的适应性。比如，同时使用颜色、纹理和形状信息进行跟踪。：使用卡尔曼滤波器、粒子滤波器等预测模型预测目标在遮挡期间的可能位置。这些模型能够在一定程度上估计目标的运动轨迹，即使在短暂丢失的情况下也能维持跟踪。：当目标重新出现时，使用特定的重识别机制来确认目标身份。这通常涉及到特征匹配和机器学习技术。
目标跟踪中groundtruth意思_目标跟踪中的（STAM）时空注意力机制
weixin_34476847的博客
01-28 771
目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪，单目标跟踪较为简单，这里我们只讨论多目标跟踪。多目标跟踪的遮挡问题多目标跟踪时特别容易发生目标间的相互遮挡，从而导致严重的预测偏移问题，如下图所示：红色框的行人在和蓝色框行人交错而过时，由于外观模型的持续更新，红色框就学到了另一个人的外观特征，从而导致跟踪错误。这种情况在多目标跟踪中并不少见，所以如何解决遮挡问题就成了重中之重。这里介绍一种采用时空注意力机制（S...
CVPR 2022 | 即插即用！南洋理工&商汤开源SAM-DETR: 利用语义对齐匹配实现快速收敛的DETR...
阿木寺的博客
04-01 1608
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：轻尘一笑 |已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/489839282导读：在CVPR 2022上，新加坡南洋理工大学和商汤研究院的科研团队提出了SAM-DETR —— 利用语义对齐匹配加速DETR检测器收敛。它仅引入一个简单的即插即用的模...
目标跟踪SiamAPN++: Siamese Attentional Aggregation Network for Real-Time UAV Tracking
qq_39276007的博客
06-26 2862
SiamAPN++: Siamese Attentional Aggregation Network for Real-Time UAV Tracking paperwithcode:https://www.paperswithcode.com/paper/siamapn-siamese-attentional-aggregation 论文：https://arxiv.org/pdf/2106.08816v1.pdf 代码：https://github.com/vision4robotics/Si..
无需标注数据集，自监督注意力机制就能搞定目标跟踪
zandaoguang的博客
08-12 789
选自towardsdatascience作者：Rishab Sharma机器之心编译编辑：陈萍、杜伟深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习推动深度模型向着性能越来越高...
注意力机制在MDNet跟踪算法中的应用 by leona
weixin_30426065的博客
08-23 509
这个是小森森中了ICCC的那篇论文，暂时还没有论文链接和代码链接，在这里替他总结一下。首先这篇论文是在MDNet的基础上实现的。 1） 题目：Learning Spatial-Channel Attention for VisualTracking 2）主要贡献： 在MDNet的框架上增加了两个注意力模块来提取更好的特征，分别是一个空间注意力机制和一个通道注意力机制（MDNe...
注意力机制
superhahahao的博客
08-29 1513
1: self Attention比传统的Attention mechanism效果要好，主要原因之一是，传统的Attention机制忽略了源端或目标端句子中词与词之间的依赖关系，相对比，self Attention可以不仅可以得到源端与目标端词与词之间的依赖关系，同时还可以有效获取源端或目标端自身词与词之间的依赖关系。   参考博客: 1: https://zhuanlan.zhihu.c...
目标追踪论文合集（上）
10-20
在目标追踪领域，ICCV的论文可能会涉及创新的追踪框架，如深度强化学习应用于追踪决策，或者是引入注意力机制以增强模型的自适应能力。此外，还可能有研究聚焦于追踪的实时性和可扩展性，以适应大规模监控或自动驾驶...
目标追踪算法总结
Da_haihuang的博客
12-22 4429
声明 优快云和知乎很多大佬都对这个方面进行了介绍，这里自己参考他们总结一下，理清楚自己的方向，方便自己看。 1.点击这里，https://www.zhihu.com/question/26493945/answer/156025576来源知乎 2.点击这里，https://blog.youkuaiyun.com/sinat_31184961/article/details/99993350来源优快云 目标追踪算法 目标追踪算法目前很经典题目，但事实上，我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracke
引入视觉注意机制的目标跟踪方法综述
10-17
视觉注意机制的目标跟踪方法总结，思路清晰，是一份很值得借鉴的资料源泉！
Siamese Networks
09-13
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
基于注意力机制的在线自适应孪生网络跟踪算法
01-26
针对全卷积孪生(SiamFC)网络算法在相似目标共存和目标外观发生显著变化时跟踪失败的问题,提出一种基于注意力机制的在线自适应孪生网络跟踪算法(AAM-Siam)来增强网络模型的判别能力,实现在线学习目标外观变化并抑制背景。首先,分别在模板分支和搜索分支中加入前一帧跟踪所得到的结果,弥补网络在应对目标外观变化的不足;然后通过在孪生网络中加入空间注意力模块和通道注意力模块实现不同帧之间的特征融合,从而在线学习目标形变并抑制背景,进一步提升模型的特征表达能力;最后,在OTB和VOT2016跟踪基准库上进行实验。实验结果表明,本文算法在OTB50数据集上的精确度和平均成功率比基础算法SiamFC分别高出了4.3个百分点和3.6个百分点。
单目标追踪——【Transformer】Transformer Tracking
qq_42312574的博客
07-05 6372
这篇文章是利用Transformer设计了一个新的基于注意力的特征融合网络和一个Siamese结构的集成该融合网络的追踪方法TransT。 在TransT中该融合网络以替换传统Siamese框架中的correlation相关操作。 几个值得注意的点： 这个模块主要就是多头自注意力机制+位置编码Sin函数。与原始的Transformer中的多头自注意力机制一样。所以这个模块叫上下文语境的增强模块也正是因为Transformer中Encoder的自注意力的全局特性。 这个模块应用了Transformer的Dec
Siam-RCNN VIsual Tracking by Re-Detection
weixin_44287997的博客
10-28 1976
Abctract 根据目前的siam-cnn，孪生再检测的结构，释放了视觉目标跟踪的两阶段目标检测方法的全部力量。我们结合一种新的基于轨迹的动态规划算法，该算法利用第一帧模板和前帧预测的重新检测，来模拟被跟踪对象和潜在干扰对象的完整历史。这使得我们的方法能够做出更好的跟踪决策，以及在长时间遮挡后重新检测被跟踪的对象。最后，我们提出了一种新的硬实例挖掘策略来提高Siam R-CNN对相似外观对象的鲁棒性。Siam R-CNN在10个跟踪基准上取得了目前最好的性能，特别是对于长期跟踪的非常棒的效果。 www.v
Siamese Network
mike112223的博客
10-24 1174
http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/chopra-05.pdf Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification Abstract 我们提出一种方法来从数据中训练学习一个相似性的度量标准。这个方法可以被应用到识别或者验证任务中...
【yolov系列：yolov7改进添加SIAM注意力机制】
weixin_47869094的博客
10-07 2310
siam注意力机制的添加和se注意力机制是一样的添加方法，可以根据自己的实际需求进行添加可以参考如下。yolov7改进添加SE注意力机制。
SimAM注意力机制解析
Phoenix_desi的博客
06-26 2837
与其在通道维度（第2和第3维度）上的均值之差的平方。即，它计算了每个像素值与通道内所有像素均值的差的平方。这样，你就可以保留原始张量的批量大小和通道数，同时获得每个图像（或每个通道的图像）的平均值。的平均值（注意这里减去了1，可能是为了避免中心像素的权重过高，但这也取决于SimAM的具体实现和目的）。（这是一个常见的四维张量形状，用于表示一批图像数据，其中每个图像有多个通道，如RGB）。在第2和第3维度（即高度和宽度维度）上的和，并保持这两个维度的维度数（由于。的操作实际上是在计算每个通道内所有像素的。
单目标跟踪框架
最新发布
03-13
<think>好的，我现在需要处理用户关于单目标跟踪框架的问题。首先，我得确认用户的具体需求。他们提到了“single object tracking frameworks in computer vision”，所以需要介绍相关的框架，并且按照用户之前的系统级指令来组织回答。 首先，我需要回忆单目标跟踪的基本概念。单目标跟踪是指在视频序列中持续定位一个特定目标的位置，通常在第一帧给出初始位置后，后续帧自动跟踪。这个在监控、自动驾驶、人机交互中有广泛应用。接下来，我得整理一些经典的框架，比如相关滤波类的KCF，深度学习类的Siamese网络，还有MDNet、SiamRPN等。 然后要确保回答符合用户的要求：结构清晰，分步骤说明，引用站内的引用。用户提供的引用有三个，其中引用[1]关于计算机视觉的基本概念和应用场景，引用[2]关于YOLO的局限性，引用[3]关于MiDaS的失败案例。需要找到合适的地方插入这些引用，比如在应用场景部分可以引用[1]，或者在讨论模型局限性时提到小物体或复杂场景，可能引用[2]或[3]。 接下来要生成相关问题，可能需要包括单目标跟踪的挑战、评估指标、与多目标跟踪的区别、实时性优化等。这些问题应该与用户的问题相关，并且帮助用户进一步了解该领域。 需要注意的是，用户要求回答使用中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且正确使用LaTeX。虽然当前问题可能不涉及太多数学公式，但如果有的话需要正确应用，比如跟踪算法的损失函数或相似度计算。 最后，检查是否符合所有系统级指令，包括引用标识的位置、结构是否清晰、相关问题的生成是否合理。确保没有使用Markdown格式，回答自然分段，代码块用正确的格式。同时，确认引用的正确性，比如引用[1]提到计算机视觉的应用场景，适合在应用部分引用；引用[2]关于YOLO的空间限制可能和跟踪中的目标密集问题相关；引用[3]提到的模糊场景失败案例可以联系到跟踪中的挑战。 总结回答的结构应该是：定义单目标跟踪，核心步骤，经典框架分点介绍（每个框架简要说明），应用场景，挑战与改进，然后相关问题。在适当的地方加入引用，比如应用场景引用[1]，挑战部分提到小物体或复杂场景时引用[2]或[3]。 现在开始组织内容，确保每个部分简明扼要，符合用户要求。</think>### 单目标跟踪框架 单目标跟踪（Single Object Tracking, SOT）是计算机视觉中专注于在视频序列中持续定位特定目标位置的任务。其核心是在第一帧给定目标初始位置后，后续帧中自动预测目标的位置与尺寸[^1]。以下是相关框架的详细介绍： --- #### 1. **经典框架分类** **（1）相关滤波类** - **KCF（Kernelized Correlation Filters）**：通过循环矩阵和核技巧提升计算效率，实现实时跟踪。 $$ J(w) = \min_{w} \sum_{i} (y_i - w^T \phi(x_i))^2 + \lambda \|w\|^2 $$ 其中，$w$为滤波器权重，$\phi$为核函数映射。 **（2）深度学习类** - **Siamese Networks**：通过孪生网络结构学习目标与搜索区域的相似性。 - *SiamFC*：使用全卷积网络计算目标模板与候选区域的互相关得分。 - *SiamRPN*：引入区域提议网络（RPN），联合优化目标定位与分类。 **（3）在线更新模型** - **MDNet**：通过多域学习区分目标与背景，并在线微调网络以适应特定场景。 - **ATOM**：将跟踪分为目标分类和边界框回归两阶段，提升定位精度。 --- #### 2. **核心步骤** 1. **特征提取**：使用CNN或手工特征（如HOG）编码目标外观。 2. **相似性度量**：计算目标模板与候选区域的匹配程度（如互相关、余弦相似度）。 3. **状态估计**：通过滤波或回归模型预测目标位置与尺寸。 4. **模型更新**：在线调整以适应目标外观变化（如光照、形变）[^1]。 --- #### 3. **应用场景** - **视频监控**：追踪特定行人或车辆。 - **自动驾驶**：持续感知周围车辆/行人运动。 - **人机交互**：手势或眼球跟踪。 --- #### 4. **挑战与改进** - **目标遮挡**：引入记忆机制（如TransT中的Transformer）增强鲁棒性。 - **快速运动**：结合光流法或扩大搜索区域。 - **小目标跟踪**：优化特征金字塔结构（参考YOLO对小物体的改进思路）[^2]。 - **复杂背景干扰**：使用注意力机制聚焦目标区域（如SiamAttn）。 ---
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