l1127071087的博客

几个目标跟踪的研究思路研究生阶段快结束了，也没做出什么大的成果，总结一下自己想到的几个研究思路，各位看官随便瞅瞅。1.图片对训练的方式忽视了视频在上下文之间的关联，transformer建立时序关联，建立样本之间的attention；2.时序上的多目标可以用图卷积神经网络聚类，关键在于怎样实现候选区域的密集采样；3.对目标判别影响最大的不是训练的负样本，而是测试时的环境，对环境进行学习，避免无目的的判别能力学习。...

在使用vot数据集时一个令人疑惑的地方是，一般来说groundtruth由四个值（cx,cy,w,h）（矩形中心坐标加矩形长宽）或者（x,y,w,h）（左上角点坐标和长宽）四个数据进行表示即可，但是在vot数据集中每一个groundtruth确有8个数值。例如：vot2016 bag下的groundtruth.txt的第一行为334.02,128.36,438.19,188.78,396.39,...

前言最近在研究这篇CVPR2019 oral的论文，对论文进行了详细的阅读，也参考了博客和知乎各路大神的介绍，现在将自己对这篇文章的理解写成博客，供各位tracker参考，如有问题，欢迎讨论，如有错误，敬请指出，如有补充，欢迎留言！不胜感激！照例附论文链接方法代码孪生神经网络与目标跟踪这一部分首先介绍一下孪生神经网络与目标跟踪的渊源，如果你已经对这个问题有了一定了解，可以跳过。Siam...