目标跟踪（二）：Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking.(ICCV2017,BACF)

最新推荐文章于 2021-03-13 16:54:45 发布
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#Visual Tracking #Correlation filter #BACF #background-aware

这篇博客探讨了2017年ICCV会议上提出的学习背景感知相关滤波器（BACF）在视觉跟踪中的应用。文章主要聚焦于如何利用BACF提升目标跟踪的性能，同时提及其他相关要点。

       记性不好，需要看的论文很多，把每次看完论文后的第一想法写下来以便后期回忆，兴许是个有效的方式。内容仅供自己以后回忆用，也会根据不同阶段的理解增删，也欢迎一起交流。

       论文：Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking.(ICCV2017,BACF)

核心点


       传统CF方法的负样本是通过目标图像块本身的偏移得到的，负样本的构成中缺少目标框以外的背景信息，可能最后只得到次优解。BACF旨在将这些目标框以外的背景信息考虑进去，通过将包含目标的整个大的图像循环偏移，然后Crop出循环偏移后目标位置的图像块作为负样本，这样便可以得到一个更强的filter。

其他点

       1：CF算法的速度性能很好，KCF=173FPS,CFLB=87FPS,BACF=35FPS等
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