SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking 阅读记录

最新推荐文章于 2025-01-18 18:16:43 发布
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#计算机视觉 #人工智能 #深度学习

SiamCAR是一种基于Siamese网络的视觉跟踪方法，将任务分解为像素分类和边界框回归。使用ResNet-50并避免描点，减少了人工干涉和超参数调整。通过联合训练分类和回归分支，实现目标尺度不变性，提高跟踪效率。文章对比其他跟踪算法，强调了无描点和模板更新策略对精度和效率的影响，以及如何利用低层和高层特征提高跟踪精度。

在这里插入图片描述

  • 将视觉跟踪任务分解成两个子任务：像素分类和边界框回归
  • SiamCAR框架包含两个子网络：一个用于特征提取，一个用于预测边界框
  • 使用ResNet-50作为主干网络
  • 与其他的最先进的跟踪算法比较，本文提出的框架是描点自由和无提议区域，这样能够避免复杂的超参数调整和减少人工干涉
  • 所提出的框架简单，有效
  • 在现实生活中的跟踪，算法会受到光照变化，尺度变化大，背景干扰和严重遮挡问题
  • 除上述外，非刚性的物体的形状或者外观会发生不可预知的变化
  • Siamese网络将视觉跟踪任务定义为目标匹配问题，目的是学习目标模板和搜索区域之间的相似图
  • 由于单个相似图像通常包含有限的空间信息，一种常见的策略实在搜索区域的多个尺度上进行匹配，以确定目标的尺度变化。但是这样也导致了一些追踪器费时费力
  • 通过联合训练一个分类分支和一个回归分支用于跟踪，SiamRPN避免了耗时的步骤，并且也能够提取多尺度特征图的目标尺度不变性
  • SiamRPN等网络将锚点引入到目标区域中，而跟踪器对描点较为敏感
  • 为了引入描点自由，这篇论文将跟踪问题分解为：分类问题和回归问题
  • 分类分支：目的是将每个像素预测为一个标签
  • 回归分支：将每个位置回归为一个相对的包围框
  • 经过这样分解后，可以以逐像素预测的方式解决跟踪任务
  • SiamCAR旨在提取包含丰富类别信息和语义信息的响应图
  • SiamCAR只使用一个响应图去预测物体的位置和包围框
  • 代码使用在线训练和离线跟踪的方法，并且没有使用到数据增强策略
  • Siamese RPN及其类似的跟踪器，是近年来广被研究的对象
  • 模板更新策略可以提高模型的自适应性，但跟踪的效率
最低0.47元/天 解锁文章
SiamCAR:暹罗汽车
05-07
1.环境设置 该代码已经在Ubuntu 16.04，Python 3.6，Pytorch 0.4.1 / 1.2.0，CUDA 9.0上进行了测试。 请在运行此代码之前安装相关的库： pip install -r requirements.txt 2.测试 下载预训练的模型： 代码：lw7w 代码：p4zx 代码：6wer （该模型在），然后将其放入tools/snapshot目录中。 下载测试数据集并将其放入test_dataset目录。 常用数据集的Json可以从或下载。 如果要在新数据集上测试跟踪器，请参考设置test_dataset。 python test.py \ --dataset UAV123 \ # dataset_name --snapshot snapsh
Siamese-RPN_code
11-22
目标跟踪算法的代码实现,精度在vot2018排名第一,鲁棒性很强.
SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking
qq_38680752的博客
07-14 8160
本译文为了方便自我阅读，有能力请阅读原版：https://arxiv.org/abs/1911.07241 摘要 通过将视觉跟踪任务分解为两个子问题，分别是像素类别的分类和该像素处对象边界框的回归，提出了一种新的全卷积孪生网络，以逐像素的方式解决端到端的视觉跟踪问题。该框架由两个简单的子网组成：一个用于特征提取的孪生子网和一个用于边界框预测的分类回归子网。 SiamCAR采用在线训练和离线跟踪的策略，在训练过程中不使用任何数据增强。 主要贡献有： 提出孪生分类和回归框架用于跟踪，框架结构简单，性能强大。 提
2020 SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracki
weixin_44287997的博客
12-15 744
用于视觉跟踪的孪生网路分类和回归 SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking 可见链接论文讲解 https://blog.youkuaiyun.com/qq_38680752/article/details/107344270?ops_request_misc=%25257B%252522request%25255Fid%252522%25253A%252522160803246016780
SiamCAR:Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking
weixin_46365033的博客
05-18 3311
文章目录AbstractIntroductionProposed MethodFeature ExtractionBounding Box PredictionThe Tracking Phase值得关注的几个问题Q1:输入的图片大小不一？Q2:在两者做相关性之前，如何得到特征图？ Abstract 通过将视觉跟踪任务分解为两个子问题（像素类别的分类和该像素处的边界框的回归），本文以逐像素的方式提出了全卷积Siamese网络来解决视觉跟踪问题。 该框架由两个简单的子网络组成：一个用于特征提取，另一个用于边界
SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking 源码配置
ZeroSwift的博客
02-04 1093
第一步，配置环境 在SiamCAR的Github主页下载SiamCAR源文件。 由于在国内的pytorch不太好下载，因此将requirenment.txt文件中的pytorch==1.2.0这一项删除，并去这个页面下载。 由于笔者安装的是CUDA10.2，因此我选择下载了torch-1.7.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 使用下列命令安装所需求的库，并安装pytorch。 pip install -r requirements.txt pip install torch-
[论文阅读 2020 CVPR 目标跟踪]SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual
qq_39621037的博客
03-19 5995
简介 paper:SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking coe:ohhhyeahhh/SiamCAR 这篇论文提出的动机是：SiamRPN系列的跟踪器依赖于RPN来进行Classfication和Regression,而这些基于RPN的跟踪需要设置好anchor boxes相关参数才能达到比较好的跟踪效果，对调参的要求较高。基于此，这篇论文基于一个简单的网络结构，实现了一个
siamcar: siamese fully convolutional classification and regression for visual tracking
03-16
SiamCar是一种基于全卷积神经网络的视觉跟踪算法，可以同时进行分类和回归。它采用了Siamese网络结构，通过学习目标和背景之间的相似度来实现目标跟踪。SiamCar在目标跟踪领域取得了很好的效果，成为了当前最先进的...
论文原创笔记：Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
douhua4335的博客
04-09 1186
最近刚看的一篇文章，看了很多遍，觉得应该记录下来，也方便以后查阅了吧。 源码GitHub - HyeonseobNam/MDNet: Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking https://github.com/HyeonseobNam/MDNet 首先文章标题就提出了本文的主旨，训练一个
目标跟踪Paper Note系列（一）------ SiamCAR
My_Communication的博客
07-26 1182
Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking Abstract 通过将 visual tracking 任务分为两个子问题，像素类别的分类（classification for pixel category）和像素处目标边界框的回归(regression for object bounding box at this pixel)，提出了一种新的全卷积Siame网络来解决逐像素的end-to-end
ROS系统下gazebo环境中，无人机结合目标跟踪算法（SiamCar），完成对物体的跟踪（可以是小车或者其他的）
m0_73815913的博客
09-19 851
ROS系统下gazebo环境中，无人机结合目标跟踪算法（SiamCar），完成对物体的跟踪（可以是小车或者其他的），然后给出轨迹对比图等评估指标。1.、小车直线运动无人机跟踪，在rviz上显示小车和无人机的运动轨迹（同时保存小车和无人机运动过程中的坐标位置）3、两辆小车（一模一样的），一辆不动，另一辆作直线运动然后无人机跟踪并经过第一辆的旁边，显示轨迹，保存坐标。运行环境：ros （建议Ubuntu18.04+ros melodic）1、四旋翼无人机跟踪小车或其他。提供：源码及技术文档。
ROS系统下gazebo环境中，无人机结合目标跟踪算法（SiamCar），完成对物体的跟踪
m0_73831896的博客
09-20 1336
ROS系统下gazebo环境中，无人机结合目标跟踪算法（SiamCar），完成对物体的跟踪（可以是小车或者其他的），然后给出轨迹对比图等评估指标。1.、小车直线运动无人机跟踪，在rviz上显示小车和无人机的运动轨迹（同时保存小车和无人机运动过程中的坐标位置）3、两辆小车（一模一样的），一辆不动，另一辆作直线运动然后无人机跟踪并经过第一辆的旁边，显示轨迹，保存坐标。运行环境：ros （建议Ubuntu18.04+ros melodic）1、四旋翼无人机跟踪小车或其他。提供：源码及技术文档。
siamcar训练
weixin_50886167的博客
06-30 2115
siamcar训练
【目标跟踪】SiamCAR
lly_csdn123的博客
12-10 1460
通过将视觉跟踪任务分解为像素类别分类和边界框回归2个子问题，提出1种新颖的全卷积Siamese网络，以逐像素方式解决端到端视觉跟踪问题。与基于区域提议的Siamese-RPN、SiamRPN++和SPM等最先进的跟踪器不同，所提出的框架proposal 和anchor free。因此，能够避免棘手的超参数调整锚，减少人为干预。提出的框架简单、简洁、有效。
目标追踪与定位实验笔记1-项目配置篇SiamCAR代码
qq_33977080的博客
06-09 1915
首先 在命令行中输入 anaconda-navigator 新建anaconda环境 选择python版本 然后点击确定 在pycharm中选择对应项目，进行环境配置 file -> settings -> project: -> python Interpreter 然后选择我们创建好的python环境 在pycharm终端下 cd /home/username/下载 pip install torch-1.8.0+cu111-cp36-cp36m-linux_x86_64.w.
SiamCAR笔记
qq_41434501的博客
11-01 1420
本文将视觉跟踪任务分解为两个问题：像素级别的分类问题+在该像素上目标框的回归问题，提出了一个新颖的全卷积孪生网络SiamCAR以端到端的方式在像素级别解决目标跟踪问题。
详述Siam-CAR算法
weixin_35752233的博客
02-12 439
Siam-CAR(Siamese Correlation Attention Mechanism for Continuously Attention Reasoning)算法是一种计算机视觉任务中的注意力机制。该算法在许多视频目标跟踪任务中得到了广泛应用，例如视频目标检测和识别等。 Siam-CAR算法通过使用“Siamese”网络架构来学习目标在不同帧中的特征表示。网络使用相同的参数来提取目标...
[VOT3](2020CVPR)SiamCAR：Siamese Fully Convolutional Classification and Regression
m0_37412775的博客
04-05 3588
论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.07241 作者源码地址： Abstract 做法：本文将视觉跟踪任务分解为两个问题：像素级别的分类问题+在该像素上目标框的回归问题，提出了一个新颖的全卷积孪生网络SiamCAR以端到端的方式在像素级别解决目标跟踪问题。 具体做法：SiamCAR包括2个简单的子网络：一个用于特征提取的孪生子网+一个用于目标框预测的分类回归子网，以ResNet50为backbone。不同于SiamRPN, SiamRPN++, SPM这些基于region p.
SiamCAR(2019CVPR)：用于视觉跟踪的Siamese全卷积分类和回归网络
最新发布
m0_63294504的博客
01-18 490
在本文中，我们提出了一个称为 SiamCAR 的 Siamese 分类和回归框架，用于端到端训练用于视觉跟踪的深度 Siamese 网络。我们证明跟踪任务可以以逐像素的方式解决，并采用简洁的全卷积框架。所提出的框架结构非常简单，但在 GOT-10K 和许多其他具有挑战性的基准测试上实现了最先进的结果。它还在 LaSOT 等大型数据集上取得了最先进的结果，这证明了我们的 SiamCAR 的通用性。
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