【目标跟踪 SOT】SiamFC -用于对象跟踪的全卷积孪生网络

最新推荐文章于 2024-07-31 14:59:58 发布
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分类专栏： 经典论文速读 文章标签： 网络 深度学习 计算机视觉 目标跟踪
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SiamFC - 全卷积孪生网络

$背景知识

  1. SOT（单目标跟踪）和MOT（多目标跟踪）的思想是，在视频中的某一帧中框出你需要跟踪目标的bounding box，在后续的视频帧中，无需你再检测出物体的bounding box进行匹配，而是通过某种相似度的计算，寻找需要跟踪的对象在后续帧的位置
  2. 孪生网络siamese network衡量两个输入的相似程度，将两个输入给到两个神经网络，但两个神经网络共享权重，这两个神经网络分别将输入映射到新的空间，形成输入在新的空间中的表示。

$方法论总结

1. SiamFC 孪生网络

a). 孪生网络的一个输入为模板图像 z ， 127 × 127 × 3 z，127×127×3 z，127×127×3（也就是标记的样本图像），另一个输入为搜索图像 x ， 255 × 255 × 3 x，255×255×3 x，255×

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论文：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 代码：https://github.com/huanglianghua/siamfc-pytorch我们训练了一个孪生网络以在更大的搜索图像中定位示例图像。 进一步的贡献是相对于搜索图像完全卷积的新颖孪生体系结构：通过计算其两个输入的互相关性的双线性层实现了密集而有效的滑动窗口评估。Z模板，x搜索区域，ϕ变换函数 特征映射操作，g是简单距离或相似性度量 *代表卷积操作，得到一个17^1
【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
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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。
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用 YOLO v5+DeepSORT，打造实时多目标跟踪模型
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目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向，常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生。本文按照跟踪目标数量的差异，分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪。
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