常用视频跟踪测试数据集--(Visual Tracking Benchmark)

最新推荐文章于 2025-04-05 17:29:39 发布
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本文探讨了先进的视频与信号监控技术中耦合对象检测及跟踪的方法。通过结合视觉信息和信号处理技术，该方法旨在提高监控系统的准确性和效率。
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【目标跟踪】《FastTracker: Real-Time and Accurate Visual Tracking》论文阅读笔记
聿默的博客
08-25 383
论文提出FastTracker，一个高效的多目标跟踪框架，通过两个创新组件提升性能：（1）遮挡感知重识别机制增强对严重遮挡目标的特征保持；（2）道路结构感知轨迹优化利用场景语义先验提升轨迹准确性。方法采用两阶段匹配策略和类别自适应卡尔曼滤波，在MOT17和MOT20测试集分别取得66.4和65.7的HOTA分数。同时发布FastTrack基准数据集，包含9类交通目标和80万标注框，支持复杂场景评估。该轻量级系统无需CNN重识别网络，在保持高效的同时超越多数先进方法，适合资源受限设备部署。
目标追踪技术及相关数据集
TuoGroovy的博客
09-22 315
此外，还有一些基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的目标追踪算法，能够学习目标的特征表示并进行准确的追踪。为了使目标追踪算法能够准确地工作，研究人员通常会依赖于各种各样的数据集，这些数据集包含了大量的标记目标和背景的图像和视频样本。然后，我们使用选择的目标区域初始化跟踪器，并在视频的每一帧中更新跟踪器以获取目标的新位置。目标检测是指在图像或视频序列中确定目标位置的过程，而目标跟踪则是根据目标检测结果，在后续的帧中追踪目标的过程。
动手学PyG(二)PyG中包含的常用Benchmark数据集
ln_guangchen的博客
01-18 1314
PyG中常用的Benchmark数据集
Benchmark Datasets.rar
06-16
benchmark数据集主要有（全部为.mat格式可以直接使用，label已处理好）：jaffe50_uni,YaleData,ORLData,feret_data,UmistData,AR_ImData,XM2VTS50,MSRA50,MSRA25,Coil20Data,Coil100Data,USPSdata,MnistData，Mpeg7_uni，caltech101，PalmData25，poseData_32，australian，chess_uni，cleve_uni，balance_uni，breast_uni，heart_uni，diabetes，glass_uni，pima_uni。等一共约100份数据集（不一一罗列了!）
Visual Tracking Dataset UCSB
mqfcu8的专栏
07-10 1182
Four Eyes Lab公开了他们用于基于局部特征点跟踪的视频数据集。该数据集有96段视频，共6889 帧，6个不同纹理的图片对象，每个对象都以16种不同的方式进行拍摄，图像分辨率为640\*480
汇总大语言模型LLM的评测基准数据集（BenchMarks）
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日常学习与专研的记录
06-28 1万+
本文介绍大语言模型LLM的BenchMarks评测数据集，帮助评估模型能力。
4D Light Fields Benchmark数据集简介
weixin_43559672的博客
10-27 1192
关注5个挑战：遮挡边界、精细结构、低纹理、平滑表面和相机噪声。 视差：大部分为-1.5 ~ 1.5 px，少部分可以达到-3 ~3 px。 分辨率：8bit 光场图像，9×9×512×512×3。对于stratified和training场景，我们进一步提供了两种分辨率（512×512px和5120×5120px）的评估遮罩和16bit真实视差图。 评价指标： Bumpiness仅关注估计的平滑度，而不评估方向错误或偏移。 Backgammon： 评估精细结构、遮挡边界和视差差异的相互作用。.它由两个
[事件相机1]2024CVPR：Event Stream-based Visual Object Tracking: A High-Resolution Benchmark Dataset
最新发布
m0_37412775的博客
04-05 1442
作者：Xiao Wang, Shiao Wang, Chuanming Tang, Lin Zhu, Bo Jiang, Yonghong Tian, Jin Tang代码：https://github.com/Event-AHU/EventVOT_Benchmark。
视频目标跟踪数据集VOT2013-源自官网下载
01-17
VOT2013（Visual Object Tracking Challenge 2013）是一个广泛认可的基准测试，用于评估和比较不同的视频目标跟踪算法。这个数据集由16个精心选择的视频组成，每个视频都包含了各种挑战，如目标遮挡、形状变化、快速...
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking——精读笔记
学海无涯，快乐行舟
12-08 2568
本篇精读笔记，对原文重要部分做了严格翻译，如摘要和总结。对正文部分做了提炼，对重点部分突出标注。对参考文献做了分类。本文内容较长，如果时间有限可以直接跳到感兴趣的小节阅读。
【Visual Object Tracking】Learning notes
bryant_meng
01-23 2012
跟踪的定义：在第一帧中给定目标框，在后续帧中不断对目标定位，实际上是一个 one-shot learning 过程。目标视觉跟踪(Visual Object Tracking)，大家比较公认分为两大类：生成(generative)模型方法和判别(discriminative)模型方法在此间基础上还有协同跟踪方法：将生成式跟踪方法与判别式跟踪方法相结合目前比较流行的是判别类方法，也叫检测跟踪(tracking-by-detection)
benchmark人工生成网络数据集——eclipse版
03-05
benchmark人工数据集，解压后直接导入eclipse中执行即可，带UI界面。
benchmark.zip
04-18
用于深度学习超分辨重建的benchmark数据集，用来测试自己的模型与其他已有的模型进行效果对比。其中包括['B100', 'Set14', 'Set5', 'Urban100']数据集
GCN的Benchmark数据集溯源
w55100的博客
10-29 2500
前言 最经典的GCN做了四个数据集的实验，后续工作基本会在这4个数据集上也做一次。 但是由于年代久远，和一些历史问题， 后来者想做对比实验难免遇到一些“从哪里获取"与"是这个东西吗”之类的困惑。 本文记录一些现在还能找到的基本事实供后续入坑的初学者参考。 主要厘清几个数据集的存在形式与变迁。 4个基本数据集 Cora, Citeseer, Pubmed, Nell。 格式介绍优快云上已经有一篇很好的文章了《GCN使用的数据集Cora、Citeseer、Pubmed、Tox21格式》。 我们按时间关系捋一下
Benchmark
Cenfalan的博客
03-02 2763
有很多认为响应时间应该看平均时间，如果写要求比较低的系统的确是可以看平均时间，这样就会导致很多用户响应的速度很慢，但是我们在监控指标上体现不出来，所以就有了百分位指标这样的概念，TP99的意思就是，取排名排到第99百分位的响应时间，即排除了一些异常的情况（剩余的那1%），又保证了大多数用户的响应时间。上面的方法都不能用来做全链路压测，都缺少很多核心功能，比如请求录制，定时压测，实时监控，报告分析等等，这个时候我们可以直接使用阿里云的PTS进行全链路压测，或者自研一套基于自己业务系统的全链路压测系统。
【目标跟踪】|数据集汇总
qq_35608277的博客
07-02 5800
OTB在它的第一个[9]和第二个[12]版本中分别收集了51个和100个移动对象，而ALOV++[21]提供了一个更大的超过300个视频的池。VOT[4]、[5]、[8]是自2013年以来每年与ICCV和ECCV研讨会一起举办的年度视觉对象跟踪挑战赛。之后还提出了其他几个旨在解决具体问题的数据集。它们包括大规模人员和刚性目标跟踪数据集NUS_PRO[17]、长期空中跟踪数据集UAV123/UAV20L[15]、彩色跟踪数据集TColor-128[16]、长期跟踪数据集OxUvA[13]、热跟踪数据集PTB-
mask_benchmark训练自己的数据集
qq_33669204的博客
03-12 1730
maskrcnn_benchmarkmaskrcnn-benchmark的使用项目地址和安装步骤数据集使用数据集时的一些问题训练单GPU多GPU训练训练结果训练自己的coco-format数据集coco格式数据集的制作 maskrcnn-benchmark的使用 项目地址和安装步骤 项目地址：https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchma...
[论文笔记] 大模型主流Benchmark测试集介绍
心宝的博客
12-14 2743
自然语言处理（NLP）的进步往往通过在各种benchmark测试集上的表现来衡量。随着多语言和跨语言NLP研究的兴起，越来越多的多语言测试集被提出以评估模型在不同语言和文化背景下的泛化能力。在这篇文章中，我们将介绍几个主流的多语言NLP benchmark测试集，包括ARC Challenge、HellaSWAG、MMLU、Multi-tasking Test Generation (MTG)、PAWS-X、XNLI、X-StoryCloze和XCOPA等。
深度学习benchmark汇总
12-19 4637
1 图像分类 http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html#494c5356524332303132207461736b2031 按数据集汇总了各个算法的benchmark结果。 这些数据集包括： MNIST CIFAR-10 CIFAR-100 STL-10 SVHN ILSVRC2012 task 1 2 Browse State-of-the-Art https://pap
VOT2013视频目标跟踪数据集下载指南
VOT2013，即Visual Object Tracking challenge 2013，是国际上知名的视频目标跟踪评测基准之一。 VOT2013是一个被广泛采用的评测基准，其主要特点和要求如下： 1. 高质量的数据集：VOT2013包含了16个视频序列，每...
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