SiamRPN VOT2018竞赛提交代码解读

最新推荐文章于 2025-02-27 01:22:18 发布

polaris_c

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分类专栏：自我总结归纳深度学习DeepLearning 文章标签：代码解读通用单目标跟踪SOT

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本文介绍了SiamRPN在VOT2018竞赛中的代码实现，包括主要文件引用关系和代码详细解析。内容涉及vot_SiamRPN和run_SiamRPN两个关键部分，阐述了如何加载网络、处理图像、生成锚点以及初始化模板分支的过程。

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SiamRPN VOT CODE

上一篇文章解析了SiamRPN(DaSiamRPN)的论文，但是光说不练是不行的，好在其团队还是给出了竞赛用的代码，虽然没有训练部分，但有的总比没有的强。这里就简要解析一下代码，欢迎交流。

1. 主要文件引用关系

vot_SiamRPN文件引入的函数：

vot (Rectangle) -->> vot_SiamRPN
net (SiamRPNBIG) -->> vot_SiamRPN
run_SiamRPN (SiamRPN_init SiamRPN_track) -->> vot_SiamRPN
utils (get_axis_aligned_bbox, cxy_wh_2_rect) -->> vot_SiamRPN

run_SiamRPN文件引入的函数：
utils (get_subwindow_tracking) -->> run_SiamRPN

2.代码说明

vot_SiamRPN

# load net
net = SiamRPNBIG()

# warm up in realtime
net.temple(
    torch.autograd.Variable(
        torch.FloatTensor(1, 3, 127, 127)
    ).cuda()
)

# start to track
handle = vot.VOT("polygon")
Polygon = handle.region()
cx, cy, w, h = get_axi