论文阅读-Re 3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Object Tracking

最新推荐文章于 2021-06-18 09:32:50 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： cnn lstm tracker
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Earl211/article/details/78396331
版权
本文介绍了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的视频物体跟踪方法。该方法利用CNN提取目标物体的形态特征，并通过LSTM捕捉其运动特征，以体现跟踪器的状态。此外，通过skipconnection机制融合不同层级的特征，增强了模型的表现力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这一篇论文是关于视频的物体跟踪的论文，我在组会中汇报的论文。附录中PPT是我总结的的要点，我简单总结一下这篇论文中的亮点：
1、cnn+lstm
2、使用LSTM体现tracker的状态，捕捉运动特征
3、cnn提取形态特征
4、skip connection将底层，中层，最高层的特征都放到lstm中。

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计算机视觉论文总结系列（一）：目标检测篇
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-23 8626
本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，每篇将对该领域论文等方面展开介绍，本篇主要介绍目标检测领域历年论文，希望大家能够多多交流如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除
论文阅读《Re3: Real-Time Recurrent Regression Networks for Object Tracking》
事了拂衣去，深藏功与名
05-21 4087
该论文是华盛顿大学人工智能研究院的文章。本博文是博主学习论文过程中的一些理解和看法，仅供学习和交流。如有疑问，欢迎留言。论文链接：https://arxiv.org/abs/1705.06368 论文源码暂时没有放出。这是CVPR2017放出来之前，跟踪领域的又一篇新颖之作。文章思路并不复杂，网络结构是CNN+两个LSTM，其中CNN负责学习物体的appearance feature，第一个LST
Re3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects
a1424262219的博客
10-04 778
Re3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects 2019-10-0414:42:54 Paper：https://arxiv.org/pdf/1705.06368.pdf Code（TensorFlow）：https://gitlab.com/dani...
多目标追踪笔记七：Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects
ycc2011的专栏
01-07 1208
1.提出：第一个展示使用递归神经网络在视频中成功跟踪的论文。（该论文相当于是在GOTURNhttps://blog.youkuaiyun.com/autocyz/article/details/52648776的基础上的改进） PS:目前该论文较适合单目标跟踪，多目标跟踪自己试了下，效果不太好，尤其是在复杂光照环境下导致的问题较多。 被跟踪目标的外观、运动以及它是如何随着时间的推移而变化的是目标跟踪所要面...
GOTURN: Generic Object Tracking Using Regression Networks
成长Bar的博客专栏
04-05 1787
GOTURN: Generic Object Tracking Using Regression Networks        GOTURN是一种深度视觉跟踪算法，速度可以达到惊人的100fps，GOTURN是2016年ECCV上的文章。        参考源码：https://github.com/autocyz/GOTURN        文章地址：http://davheld.github
[MemTrack] ECCV2018 目标跟踪阅读笔记
sinat_31184961的博客
01-17 1275
《Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking》 论文地址 作者自己提供的github源代码，没有VOT接口 代码地址 Motivation 近几年来，基于模板匹配的目标跟踪方法被大量提出来，然而基于模板匹配的方法存在的通病是模板的自适应能力比较差，无法适应目标在视频序列中发生的一些变化。为了能够做到自适应的模板更新，这篇文章引入了LST...
多目标追踪-2019综述《Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey》
qq_41614538的博客
12-02 6630
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey 近期开始研究多目标追踪，因此先找了一篇比较新的2019年综述性论文入门。 本论文将MOT通用算法归纳为4个步骤，并分别介绍了Deep Learning在各步骤中的应用，给出了典型论文以供读者进一步阅读学习。 文章目录1 Introduction2 MOT: algorithms, me...
基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)
热门推荐
dsoftware的博客
10-22 2万+
最近总结了基于视觉的机器人抓取的相关论文及代码，同步于github。根据抓取的类别，基于视觉的机器人抓取可以分为两类：2D平面抓取以及6D空间抓取。这个页面总结了近年来涉及到的各种各样的方法，其中大部分都使用了深度学习。总结的中文框架结构如下： 0.综述论文 1. 2D平面抓取 这类方法将抓取，用平面内旋转的矩形框表示； 1.1基于RGB或者RGB-D的方法 采用基于目标检测类的方法，直接得到2D...
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
论文阅读 | Recurrent Filter Learning for Visual Tracking
weixin_30784501的博客
05-29 363
Contribution 提出一个新颖的recurrent filter learning 框架从而去捕捉空间与时间信息，并且不要求在线fine-tune(on tracking) 设计一个高效有效的初始化和更新target appearance 方法，具体而言就是conv LSTM作为记忆单元更新目标表观 网络结构 从groundtruth来crop object exemplar \(E_...
My Jumble of Computer Vision
joshua_1988
08-25 1万+
I am going to maintain this page to record a few things about computer vision that I have read, am doing, or will have a look at. Previously I’d like to write short notes of the papers that I have rea...
MV-YOLO: Motion Vector-aided Tracking by Semantic Object Detection论文解读
c20081052的专栏
07-20 1660
论文题目：MV-YOLO: Motion Vector-aided Tracking by Semantic Object Detection 论文发布时间：CVPR 2018.6 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1805.00107 摘要——目标跟踪是许多视觉分析系统的基石。虽然最近几年在该领域已经取得了相当大进展，但要想实现现实视频中目标的鲁棒，高效和高精度的跟...
【小白笔记】目标跟踪Deep Regression Tracking with Shrinkage Loss
Tominute的博客
11-15 1211
文章目录1 跟踪简述1.1 两阶段1.2 单阶段2 算法2.1 网络模型2.2 卷积回归2.3 收缩损失2.4 残差结构设计2.5 跟踪框架3 实验 这是ECCV18的一篇文章，使用了深度回归网络的框架，引入了收缩损失平衡正负样本量来提升回归网络的性能，文章思路总体比较简单，下面与大家分享，
A Pixel-Wise Distance Regression Approach for Joint Retinal Optical Disc and Fovea Detection
qq_34725005的博客
01-21 453
A Pixel-Wise Distance Regression Approach for Joint Retinal Optical Disc and Fovea Detection 一种用于联合检测视盘和中心凹的像素级距离回归方法 作者：Maria Ines Meyer, Adrian Galdran, Ana Maria Mendonc ̧a, and Aur ́elio Campilho ...
目标跟踪相关资源（含模型，最新论文，代码，牛人等）
maweifei的博客
06-07 1万+
Visual Trackers ECO: Martin Danelljan, Goutam Bhat, Fahad Shahbaz Khan, Michael Felsberg. "ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking." CVPR (2017). [paper] [project] [github]CFNet: Jack V
基于Deep Learning的跟踪算法总结（三）
事了拂衣去，深藏功与名
04-18 1万+
本文是博主对最近看的相关跟踪算法的总结，其中的算法有一些不是基于深度学习的。另外本文只是对各篇论文的核心亮点简单描述，同时加上博主自己的一些看法。本文仅作为学习笔记，供学习交流，如果有什么错误或疑问，欢迎留言。 知乎：王弗兰克 https://www.zhihu.com/people/xue-sheng-er-yi/activities 这里提供两个链接，供大家学习参考。 目标跟踪专栏（目
基于Deep Learning的跟踪算法总结（四）
事了拂衣去，深藏功与名
05-27 2285
题外话：博主这段时间忙于办理签证，比较忙，一直没时间看论文。：-（一、引言深度学习具有强大的能力，但由于目标跟踪任务本身的特殊性，深度学习一直没能很好地发挥出自己的潜能。其中，导致深度学习算法速度慢的一个重要原因是online-update，即更新过程中的反向传播。那么，于是就人提出，是否可以不进行在线更新呢？而只在线下训练，测试时只进行前向的一次传递，这样的速度是很快的。二、How注意，本文不详细
ECCV 2018 DSLT:《Deep Regression Tracking with Shrinkage Loss》论文笔记
lch的博客
09-12 2042
  理解出错之处望不吝指正。   本文模型叫做DSLT，将跟踪任务视为回归问题去解决。主要贡献包括：①.提出一种收缩损失函数，降低背景信息中的那些简单负样本对损失函数的贡献；②.使用残差连接，融合多个卷积层和特征图。具体的网络结构如下图所示：   在上图中，红色虚线左侧是特征提取层，文中采用的是VGG-16。右侧是回归网络，使用第一帧进行训练，并逐帧更新。   收缩损失函数  ...
MV-YOLO翻译(2018年5月 CVPR论文)【原创】
机器视觉爱好者的博客
07-18 1767
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 另：如有不当的地方，请各位大佬批评指正，谢谢。                                                                                                  MV-YOLO:通过语义目标检测实现运动矢量跟踪 原论文pdf下载地址：https:...
bit-rnn: 实现低比特量化递归神经网络
- recurrent-neural-networks：重申了研究的对象是递归神经网络，并可能指出了特定的RNN架构或变体。 - language-model：指明了该研究的应用场景之一，即语言模型，它是理解和生成语言的基础技术。 - lowbit-...
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