SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking 源码配置

最新推荐文章于 2025-01-18 18:16:43 发布
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#python #深度学习

本文介绍了如何配置SiamCAR视觉跟踪模型的环境，包括删除requirement.txt中的pytorch 1.2.0并替换为适合CUDA10.2的版本，下载数据集和模型，以及在测试运行时对代码的调整。详细步骤包括环境设置、数据集和模型的获取，以及测试运行时的代码修改。

第一步，配置环境

  1. 在SiamCAR的Github主页下载SiamCAR源文件。
  2. 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

  1. 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-1.7.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

第二步，下载数据集和模型

  1. 大多数数据集的地址在Github主页中已经给出，但是没有给出UAV123的数据集的下载地址，笔者在此给出UAV123数据。
  2. 模型也在
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[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
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.csdn.net/qq_38680752/article/details/107344270?ops_request_misc=%25257B%252522request%25255Fid%252522%25253A%252522160803246016780
SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking
qq_38680752的博客
07-14 8161
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
SiamCAR:Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking
weixin_46365033的博客
05-18 3312
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 阅读记录
ZeroSwift的博客
02-02 960
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..
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...
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
siamcar训练
weixin_50886167的博客
06-30 2116
siamcar训练
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 1916
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.
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
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.
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
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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代码复现--Windows
Yolocy的博客
06-07 2919
第一步：环境配置先在GitHub上下载SiamCAR论文的代码，附上下载地址https://github.com/ohhhyeahhh/SiamCAR论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.07241按照GitHub上给的要求pip install -r以下包numpypytorch==1.2.0opencv-pythonpyyamlyacstqdmcoloramamatplotlibcythontensorboardX第二步：下载模型Github上给出了模型的百度云下载路径gene
【目标跟踪】SiamCAR
lly_csdn123的博客
12-10 1462
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。
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SiamCAR笔记
qq_41434501的博客
11-01 1421
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。
[VOT3](2020CVPR)SiamCAR：Siamese Fully Convolutional Classification and Regression
m0_37412775的博客
04-05 3594
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
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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。
单目标跟踪通过CAM绘制heatmap图像(以SiamCAR为例)
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02-05 1万+
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