目标跟踪（四）：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking (SiameseFC)

最新推荐文章于 2024-07-31 14:59:58 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-31 14:59:58 发布 · 5.8k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Fully-Convolutional Siamese Ne #Fully-Convolutional Siamese Ne #Object Tracking #目标跟踪

本文介绍了一种基于全卷积孪生网络（SiameseFC）的目标跟踪方法，详细探讨了其核心点，同时也提及了相关其他要点。

       论文：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

核心点

       全卷积孪生网络，论文中就是一个相似性度量的问题，通过模板匹配的方式计算出模板图片和待检测图片各个位置之间的相似度，相似度最高的点即为目标，网络结构如下，z为模板图片，x为待检测图片，分别通过相同的特征提取函数（论文中为AlexNet），最后卷积（模板匹配的一种形式）得到最后的相似度矩阵。该网络简单有效，性能好且速度极快（86FPS）。
      

其他点

       1：性能好，速度快（86FPS），方法简单有效，所以后面有很多Tracking的研究是基于SiameseFC方法的。
       2：数据的训练问题，特征提取网络是通过大量数据离线训
最低0.47元/天 解锁文章
论文笔记：Fully-Convolutional Siamese Networks
upup
06-22 1030
一、基本信息 标题：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 时间：2016 论文领域：目标跟踪、深度学习 引用格式：Bertinetto L, Valmadre J, Henriques J F, et al. Fully-convolutional siamese networks for object tracking[C]//European conference on computer vision. Springer, Ch
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
WorldHello的专栏
11-20 4788
摘要 任意目标追踪通常通过从训练视频中在线学习出一个目标的外观模型来解决。DNN能有效提升模型的丰富度，但却需要在线SGD调整网络参数，限制了速度。 本文提出一种基于全卷积孪生网络的基本追踪算法模型，能够已超实时的帧率达到目前最高的精度。 关键字：object-tracking, Siamese-network, similiarity-learing, deep-learning
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking（SiamFC 算法学习）
qq_43437453的博客
11-27 1961
SiamFC算法学习笔记
【SiamFC】《Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking》
bryant_meng
02-22 1154
作者基于全卷积孪生网络，来实现单目标跟踪，且只要是目标检测的数据集，都可以拿来训练（the fairness of training and testing deep models for tracking using videos from the same domain is a point of controversy）v 是 score map 上的得分（0-1）之间。缺点：框的 spatial ratio 是固定的。每个空间位置的 b 应该是相等的吧。训练的时候用的 SGD 优化。
SiamFC:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
echo_hao的博客
03-17 2436
作者在本文中提出了一种新的基于全卷积Siamese网络的跟踪算法，并在ILSVRC15数据集上进行了端到端的训练，实时性非常好。 全卷积Siamese神经网络结构如上图所示。Z表示模板图片，x表示待搜索的图片。 作者提出用一个函数f(z,x) 来比较一个模板图片z和x中相同尺寸的候选区域，如果两个图片描述了相同的物体就得到一个很高的分数，反之得到一个很低的分数。为了得到一张新图片中物体的位...
【论文学习】《Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking》2016年SiamFC 全卷积孪生网络用于目标跟踪
最新发布
SkyLeopard的博客
07-31 2139
在这项工作中，我们脱离了跟踪中采用的传统在线学习方法，并展示了一种专注于在离线阶段学习强嵌入的替代方法。与在分类设置中的使用不同，我们证明，对于跟踪应用，孪生全卷积深度网络能够更有效地使用可用数据。这不仅反映在测试时，通过执行有效的空间搜索，也反映在训练时，其中每个子窗口都有效地代表一个有用的样本，而几乎没有额外的成本。实验表明，深度嵌入为在线跟踪器提供了自然丰富的特征来源，并使简单的测试时策略表现良好。我们相信这种方法是对更复杂的在线跟踪方法的补充，并期望未来的工作能够更彻底地探索这种关系。
第二篇论文SiamFC【Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking】
weixin_67623483的博客
06-19 597
SiamFC
SiamFC全文翻译：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
qq_40310050的博客
08-16 2521
摘要 传统上，通过使用视频本身作为唯一的训练数据，专门在线上学习对象外观模型，可以解决任意对象跟踪的问题。 尽管这些方法取得了成功，但仅在线方法固有地限制了他们可以学习的模型的丰富性。 近来，已经进行了一些尝试来利用深度卷积网络的表达能力。 但是，如果事先不知道要跟踪的对象，则必须在线执行随机梯度下降以适应网络的权重，从而严重损害系统的速度。 在本文中，我们为基本跟踪算法配备了在ILSVRC15数据集上进行端到端训练的新型全卷积孪生网络，用于视频中的目标检测。 我们的跟踪器以超出实时的帧速率运行，尽管极其简
论文笔记－Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
ZerinHwang
03-01 2091
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 摘要 任意对象跟踪的问题传统上通过仅在线学习对象外观的模型来解决，使用视频本身作为唯一的训练数据。 尽管这些方法取得了成功，但它们的在线方法本身就限制了他们可以学习的模型的丰富性。最近若干利用深度卷积网络的表达能力的尝试已经进行了。 然而，当事先不知道要跟踪的对象时，有必要在...
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking（SiamFC）
南城以北的博客
07-02 408
全卷积网络的优势在于，可以将一个更大的搜索图像作为输入提供给网络，它将在单个评估中计算所有平移后的子窗口的相似度，而不是提供与模板图像具有同样大小的图像。模板分支的输入图像大小为127×127×3，搜索分支的输入图像大小为255×255×3，经过特征提取网络（作者采用了AlexNet的网络结构）后，分别得到6×6×128的模板特征图和22×22×128的搜索特征图，而后进行互相关操作，生成17×17×1的响应图。
论文：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking（SiamFC）
杨杨子江的博客
10-20 534
过两天再写 1、项目原址：http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html 2、代码：https://github.com/bertinetto/siamese-fc 3、https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/53216786
[论文阅读 2016 ECCV 目标跟踪]Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
qq_39621037的博客
03-10 466
简介 paper:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking code:siamfc-pytorch siamfc是siamese目标跟踪的开山鼻祖，siamfc提出的背景是：直接使用深度网络用于目标跟踪无法满足实时性要求。而siamfc开创性地使用siamese netword结构用于目标跟踪，并使用ILSVRC15这种大型的数据集进行预训练，从而使得siamfc的性能非常好。 主要流程 siamfc的网络框架如上图所示，其中z是参照
论文笔记：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
weixin_30384217的博客
11-27 199
Fully-Convolutional Siamese Networksfor Object Tracking 本文作者提出一个全卷积Siamese跟踪网络，该网络有两个分支，一个是上一帧的目标，一个是本帧的候选框，最终得到一个响应图。响应图的最大值就是目标所在的位置。 本文算法的核心是相似性学习，通过交叉相关计算两张图片的相似性。 本文的跟踪框架如下图所示: z表示真实目标，...
【Tracking 系列：一】Siamese-FC｜Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
鹿鹿的博客
04-11 896
滑窗分类 SOT早期的工作 Siamese-FC, 对单目标来做跟踪，论文中通过计算两个图像patch之间的相似度，来定位物体，通过多次rescale 输入图片来实现多尺度物体的跟踪。 Method 网络整体分两个分支，两个分支使用相同的卷积进行特征抽取 第一个分支抽取 目标object(如下图的z)的feature A 第二个分支抽取 待搜索图片(如下图的x)的feature B cro...
[论文复现] Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
sannianyihoushuma的博客
01-13 366
https://www.codetd.com/article/2983959
论文笔记（二） fully-convolutional siamese networks for object tracking
热门推荐
huangpiao
07-03 2万+
基于多尺度全卷积孪生网络的目标跟踪算法 一.背景技术介绍       传统的跟踪算法大多从物体的外观出发，只能在线学习，从当前的视频中在线抓取数据进行学习跟踪的算法，如：TLD、Struck、KCF，这类算法必须足够简单才行，否则耗时严重。当然现在也有人使用卷积网络进行离线训练，在线跟踪，但是当跟踪目标未知时，需要利用随机梯度下降法(SGD)在线微调网络权重，从而使得速度下降，做不到实时跟踪。
visual tracking 经典文献翻译（1）- Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
u012524513的博客
05-14 627
基于全卷积孪生网络的视觉追踪 摘要： 传统上，通过仅在线学习对象外观模型来解决任意对象跟踪问题，使用视频本身作为唯一的训练数据。尽管这些方法取得了成功，但仅在线方法固有地限制了他们可以学习的模型的丰富性。最近，进行了几次尝试去开发深度卷积网络的表达能力。然而，当事先不知道要跟踪的对象，则必须在线执行随机梯度下降以适应网络的权重，从而严重影响系统的速度。在本文中，我们用一个全新的全卷积孪生网络配...
Object Track（四）：经典论文 Fully-Convolutional Siamese Networksfor Object Tracking（1）
qq_37662375的博客
12-03 770
在一个框架下去讨论 这里采用的单目标跟踪小综述_我爱计算机视觉-优快云博客的说法，对于单目标跟踪(single object track, SOT)问题给出两种思路。 1.将SOT问题粗暴地当做一个匹配问题，即把第一帧目标当做末班去匹配其他帧，网络不需要“理解”目标，在推理时拿着这个模板去评价相似度即可。我们今天聊到的Siam系列就是这个思路，每次两个输入即模板和新图片，然后通过网络在新图片上找和模板最相似的区域。 2.另一种思路自然是通过第一帧“理解”目标，后续帧的推理中。网络的输入只有一个新图片
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking--论文阅读
youmenshan3316的博客
12-09 457
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking–论文阅读 代码地址：https://github.com/bertinetto/siamese-fc 论文时间：2016年 摘要 目标跟踪问题一般是根据物体的外观来构建表观模型．虽然取得了不错的效果，但是他们这些 online-only approach（例如KCF采用的Hog） 限制...
fully-convolutional siamese networks for object tracking
03-16
全卷积孪生网络用于目标跟踪。该方法使用全卷积神经网络来对目标进行编码，然后通过计算输入图像和目标图像之间的相似度来进行目标跟踪。由于全卷积网络可以处理不同大小的输入图像，因此该方法可以适应不同尺寸的目标。此外，使用孪生网络来进行目标匹配可以提高目标跟踪的精度和鲁棒性。
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值