(MDNet)Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking 阅读笔记

MDNet深度学习跟踪算法
最新推荐文章于 2022-08-10 10:52:58 发布
原创 最新推荐文章于 2022-08-10 10:52:58 发布 · 413 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

MDNet是由韩国浦项工科大学团队提出的在线更新深度学习单目标跟踪算法，适用于实时目标跟踪场景。

MDNet是一种在线更新的深度学习单目标跟踪算法，由韩国浦项工科大学的团队提出。

明天更新，这次一定不鸽~

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking 论文笔记
Jayxbx的博客
04-19 3062
0 摘要 我们提出了一种基于CNN的视觉跟踪算法。算法从多个标注的videos中，来学习物体的共享的表示，协助进行跟踪。 网络的结构：shared layers + multiple branches of domain-specific layers 训练的时候，利用一些video来共同训练一个shared layers，每个video看做是一个单独的 domain，单独训练一个domai...
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking——精读笔记
学海无涯，快乐行舟
12-08 2564
本篇精读笔记，对原文重要部分做了严格翻译，如摘要和总结。对正文部分做了提炼，对重点部分突出标注。对参考文献做了分类。本文内容较长，如果时间有限可以直接跳到感兴趣的小节阅读。
论文笔记之：Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
a1424262219的博客
06-19 518
Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 Project page:http://cvlab.postech.ac.kr/research/mdnet/ Paper:https://arxiv.org/abs/1510.07945 PyTorch C...
论文阅读：MDNet: Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
mini猿要成长QAQ
04-09 1万+
CVPR2016 来自Korea的POSTECH这个团队大部分算法（例如HCF, DeepLMCF）只是用在大量数据上训练好的(pretrain)的一些网络如VGG作为特征提取器，这些做法证实利用CNN深度特征对跟踪结果有显著提升。但是毕竟clssification 和 tracking是两个不同的课题（predicting object class labels VS locating ...
目标跟踪算法五：MDNet: Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
热门推荐
jacke121的专栏
02-24 1万+
目标跟踪算法五：MDNet: Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
论文笔记《Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking》
_menglan_Zi
06-06 2608
转载于：http://backnode.github.io/pages/2015/11/02/CNN-for-tracking.html 版权归原作者所有 论文笔记《Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking》 0. 摘要 基于CNN的一个跟踪
《Improved Crowd Counting Method Based onScale-Adaptive Convolutional Neural Network》论文笔记
杨的博客
04-13 835
《Improved Crowd Counting Method Based onScale-Adaptive Convolutional Neural Network》论文笔记论文地址论文翻译ABSTRACTI. INTRODUCTIONII. INTRODUCTION ON SACNNA. GENERATION OF THE GROUND TRUTH DENSITY MAPB. ARCHITEC...
论文笔记--用于人体姿势估计的深度双连续网络（Deep Dual Consecutive Network for Human Pose Estimation）
Thewindking的博客
04-06 5407
用于人体姿势估计的深度双连续网络（Deep Dual Consecutive Network for Human Pose Estimation）
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part2
zincrain的博客
12-09 6385
Online Multitask Learning with Long-Term Memory Fewer is More: A Deep Graph Metric Learning Perspective Using Fewer Proxies Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting On Reward-Free Reinforcement Learning with Linear Function A.
MDNet:Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
surprising
07-18 739
Paper：mdnet论文 Code：py-mdnet 这篇论文发表在CVPR2016，提出了多域的想法（多个跟踪的视频），在线训练、在线更新，速度慢但是跟踪的准确度高，下面详细介绍一下。 Abstract 我们提出了一个新的视觉跟踪算法，基于卷积神经网络训练表示。我们的算法在使用一个标有跟踪真值的大规模视频来预训练CNN，以获得一个通用的目标表示。我们的网络由共享层和多分支特定域层组成，这里的域...
MDNET论文文档
11-21
MDNET论文，代码和文档理解笔记请见我的博客和资源页查看
【计算机视觉】《Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking》
AutoVision (by 仙道菜)
06-05 1万+
本博客是《Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking》的阅读笔记。继 Object Classification、Detection 之后，Tracking 也"沦陷"啦，又一个被deep learning拿下的领域，这篇论文提出的 MDNet 在wuyi老师发布的OTB50和OTB100数据库上面取得了惊人的成绩。
Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking 笔记
carrierlxksuper的专栏
11-06 4042
这篇paper利用DL做 visual tracking，目前在Object Tracking Benchmark以及VOT2014上实现了state of the art。文章的方法比较直观： 作者称之为Multi_domain network。本质上，作者首先拿第一帧大量的正负样本来训练前面这个conv1-conv2-conv3-fc4-fc5网络，而对于fc6,针
论文阅读笔记-learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking
mtc_Ningning的博客
11-28 1675
论文阅读笔记-learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking VOT 2015挑战赛的冠军论文，16年又发表在CVPR上，性能很强大，几乎可以称得上是目前跟踪性能最好的一种算法。 铺垫完了之后，说一下该算法的优缺点： 优点嘛，当然是跟的准，基本上形变啊，快速移动啊，光照啊，低分辨率啊，遮挡
深度学习笔记（一）：Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
qq_27711515的博客
08-25 2320
对于跟踪问题来说，CNN应该是由视频跟踪的数据训练得到的更为合理。 但用跟踪数据来训练很难，因为同一个object，在某个序列中是目标，在另外一个序列中可能就是背景，而且每个序列的目标存在相当大的差异，而且会经历各种挑战，比如遮挡、形变等等。 现有的很多训练好的网络主要针对的任务比如目标检测、分类、分割等的网络很大，因为他们要分出很多类别的目标。 目前很多训练好的网络都过大，若在跟踪问题中，一个网络只需要分两类：目标和背景，则网络不必过大。由此提出MDNet网络。
论文笔记：Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
Rookie_tong的博客
09-08 411
tracking任务的一篇经典文章，2015年VOT的冠军，首次将深度学习引入tracking任务，并超越了当时的所有人工算法。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1510.07945v1 代码地址：https://github.com/HyeonseobNam/MDNet 1.背景 对于tracking任务而言，存在着诸多问题，主要集中在以尺度、光照、遮挡、形变、模糊...
Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
MJ17709005513的博客
08-10 607
MDNet论文翻译
Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking(论文翻译)
MJ17709005513的博客
12-19 694
用于视觉跟踪的多域卷积神经网络学习算法 目录 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 视觉跟踪算法 2.2 卷积神经网络 2.3 多域学习 3.多域网络(MDNet) 3.1 网络结构 3.2 学习算法 4.用MDNet在线跟踪 4.1跟踪控制和网络更新 4.2硬例挖掘 4.3 边界框回归 4.4 实验细节 5.实验 5.1 在OTB100上评估 5.2对VOT2014数据集的评估 6.结论 摘要 我们提出了一种新的基于判别训练卷积神经网络(C...
Multi-column Convolutional Neural Network
04-27
Multi-column Convolutional Neural Network (MC-CNN) 是一种卷积神经网络，它在输入图像的不同位置和尺度下使用多个卷积核来提取特征。MC-CNN 是一种非常常见的图像分类和目标检测算法，并且在计算机视觉领域中被...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值