2018年及以前经典实时目标跟踪算法代码合集

2018年及以前经典实时目标跟踪算法代码合集

【下载地址】2018年及以前经典实时目标跟踪算法代码合集 本开源项目汇集了2018年及以前的多款经典实时目标跟踪算法源码，涵盖BACF、DSST、ECO、fDSST、STC、TLD、SAMF和CSK等知名算法。这些算法以其高效性和准确性在计算机视觉领域广受认可，适用于各种实时跟踪场景。项目主要基于Matlab编写，部分结合C++混合编程，为研究者提供了宝贵的学习和参考资源。通过深入理解这些算法的原理和应用方法，您可以在目标跟踪领域的研究中迈出坚实的一步，探索更多创新可能性。 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/92c11

此仓库包含2018年及以前的多款经典实时目标跟踪算法源码，这些算法以其高效性和准确性广受好评。以下为所收录算法的简要介绍：

• bacf_toupload：BACF算法源码，主要使用Matlab语言编写，用于实时目标跟踪。
• DSST-master：DSST（Decision Making System for Tracking with a Deep Association Metric）算法源码，结合了深度学习与跟踪算法，适用于实时跟踪场景。
• ECO-master：ECO（Efficient Convolution Operators）-HC算法源码，是基于深度学习的实时目标跟踪算法。
• fDSST_code：fDSST算法源码，改进自DSST算法，提高了跟踪的准确性和实时性。
• Matlab_STCv0：STC算法的Matlab实现版本，适用于目标跟踪任务。
• OpenTLD-master：TLD（Tracking-Learning-Detection）算法源码，能够进行目标的跟踪、学习和检测。
• samf-master：SAMF算法源码，虽然标明为非实时算法，但在目标跟踪领域有出色的表现。
• tracker_release：CSK（Color and Shape Keeper）算法源码，用于保持目标颜色和形状信息的目标跟踪。

请注意，大部分算法使用Matlab编程，部分算法结合了Matlab与C++混合编程。这些算法源码能够为研究者提供宝贵的学习和参考资源，助您在计算机视觉领域的研究更进一步。在使用过程中，建议仔细阅读各算法的文档和指南，以更好地理解其原理和应用方法。

【下载地址】2018年及以前经典实时目标跟踪算法代码合集 本开源项目汇集了2018年及以前的多款经典实时目标跟踪算法源码，涵盖BACF、DSST、ECO、fDSST、STC、TLD、SAMF和CSK等知名算法。这些算法以其高效性和准确性在计算机视觉领域广受认可，适用于各种实时跟踪场景。项目主要基于Matlab编写，部分结合C++混合编程，为研究者提供了宝贵的学习和参考资源。通过深入理解这些算法的原理和应用方法，您可以在目标跟踪领域的研究中迈出坚实的一步，探索更多创新可能性。 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/92c11