【Tracking 系列：一】Siamese-FC｜Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

最新推荐文章于 2024-07-31 14:59:58 发布
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分类专栏： 目标跟踪 文章标签： tracking
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31622015/article/details/105460832
本文介绍了Siamese-FC在单目标跟踪中的应用，通过计算两个图像patch的相似度来定位物体。该方法使用相同的卷积网络分支抽取目标和搜索区域的特征，然后通过交叉相关性得到相似度得分地图，从而确定目标位置。在训练过程中，通过正负样本定义和余弦窗口抑制来优化。尽管这种方法简化了跟踪问题，但它对初始化框的敏感性和无法处理变化的宽高比限制了精度。

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滑窗分类

SOT早期的工作

Siamese-FC, 对单目标来做跟踪，论文中通过计算两个图像patch之间的相似度，来定位物体，通过多次rescale 输入图片来实现多尺度物体的跟踪。

Method

  • 网络整体分两个分支，两个分支使用 相同的卷积 （siamese 的意思）进行特征抽取
    • 第一个分支抽取 目标object(z)的feature A
    • 第二个分支抽取 待搜索图片(x)的feature B
  • cross-correlation
    利用抽取的feature A作为卷积核在B上进行卷积，这样最后得到的score map实际上就是待搜索图片特征B与目标object patch特征A的相似度。而score map上这个点的取值就可以理解为原图中这块区域和目标object之间的相似度，那么最后相似度最高的点就被定位为目标object在当前帧上面的位置。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

ϕ(.)是经过卷积操作分别提取 z 和 x 的特征
g(.)是将两个特征图，经过cross-correlation来获得相关性，即用卷积模拟相关滤波，得到响应特征图。

training

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Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
WorldHello的专栏
11-20 4758
摘要 任意目标追踪通常通过从训练视频中在线学习出一个目标的外观模型来解决。DNN能有效提升模型的丰富度，但却需要在线SGD调整网络参数，限制了速度。 本文提出一种基于全卷积孪生网络的基本追踪算法模型，能够已超实时的帧率达到目前最高的精度。 关键字：object-tracking, Siamese-network, similiarity-learing, deep-learning
目标跟踪（四）：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking (SiameseFC)
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01-09 5762
论文：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 核心点        全卷积孪生网络，论文中就是一个相似性度量的问题，通过模板匹配的方式计算出模板图片和待检测图片各个位置之间的相似度，相似度最高的点即为目标，网络结构如下，z为模板图片，x为待检测图片，分别通过相同的特征提取函数（论文中为AlexNet），最后卷积（模板匹配
【SiamFC】《Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking》
bryant_meng
02-22 1093
作者基于全卷积孪生网络，来实现单目标跟踪，且只要是目标检测的数据集，都可以拿来训练（the fairness of training and testing deep models for tracking using videos from the same domain is a point of controversy）v 是 score map 上的得分（0-1）之间。缺点：框的 spatial ratio 是固定的。每个空间位置的 b 应该是相等的吧。训练的时候用的 SGD 优化。
SiamFC:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
echo_hao的博客
03-17 2372
作者在本文中提出了一种新的基于全卷积Siamese网络的跟踪算法，并在ILSVRC15数据集上进行了端到端的训练，实时性非常好。 全卷积Siamese神经网络结构如上图所示。Z表示模板图片，x表示待搜索的图片。 作者提出用一个函数f(z,x) 来比较一个模板图片z和x中相同尺寸的候选区域，如果两个图片描述了相同的物体就得到一个很高的分数，反之得到一个很低的分数。为了得到一张新图片中物体的位...
论文笔记－Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
ZerinHwang
03-01 2059
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 摘要 任意对象跟踪的问题传统上通过仅在线学习对象外观的模型来解决，使用视频本身作为唯一的训练数据。 尽管这些方法取得了成功，但它们的在线方法本身就限制了他们可以学习的模型的丰富性。最近若干利用深度卷积网络的表达能力的尝试已经进行了。 然而，当事先不知道要跟踪的对象时，有必要在...
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking（SiamFC）
南城以北的博客
07-02 381
全卷积网络的优势在于，可以将一个更大的搜索图像作为输入提供给网络，它将在单个评估中计算所有平移后的子窗口的相似度，而不是提供与模板图像具有同样大小的图像。模板分支的输入图像大小为127×127×3，搜索分支的输入图像大小为255×255×3，经过特征提取网络（作者采用了AlexNet的网络结构）后，分别得到6×6×128的模板特征图和22×22×128的搜索特征图，而后进行互相关操作，生成17×17×1的响应图。
SiamFC全文翻译：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
qq_40310050的博客
08-16 2477
摘要 传统上，通过使用视频本身作为唯一的训练数据，专门在线上学习对象外观模型，可以解决任意对象跟踪的问题。 尽管这些方法取得了成功，但仅在线方法固有地限制了他们可以学习的模型的丰富性。 近来，已经进行了一些尝试来利用深度卷积网络的表达能力。 但是，如果事先不知道要跟踪的对象，则必须在线执行随机梯度下降以适应网络的权重，从而严重损害系统的速度。 在本文中，我们为基本跟踪算法配备了在ILSVRC15数据集上进行端到端训练的新型全卷积孪生网络，用于视频中的目标检测。 我们的跟踪器以超出实时的帧速率运行，尽管极其简
【Da-SiamRPN】《Distractor-aware Siamese Networks for Visual Object Tracking》
bryant_meng
06-14 1461
ECCV-2018中科大。
论文：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking（SiamFC）
杨杨子江的博客
10-20 502
过两天再写 1、项目原址：http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html 2、代码：https://github.com/bertinetto/siamese-fc 3、https://blog.youkuaiyun.com/autocyz/article/details/53216786
[论文阅读 2016 ECCV 目标跟踪]Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
qq_39621037的博客
03-10 423
简介 paper:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking code:siamfc-pytorch siamfc是siamese目标跟踪的开山鼻祖，siamfc提出的背景是：直接使用深度网络用于目标跟踪无法满足实时性要求。而siamfc开创性地使用siamese netword结构用于目标跟踪，并使用ILSVRC15这种大型的数据集进行预训练，从而使得siamfc的性能非常好。 主要流程 siamfc的网络框架如上图所示，其中z是参照
Python-用于物体跟踪的全卷积连体网络SiameseFC的Pytorch实现
08-11
“用于物体跟踪的全卷积连体网络 - SiameseFC”的Pytorch实现
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking（SiamFC 算法学习）
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SiamFC算法学习笔记
论文笔记：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
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11-27 174
Fully-Convolutional Siamese Networksfor Object Tracking 本文作者提出一个全卷积Siamese跟踪网络，该网络有两个分支，一个是上一帧的目标，一个是本帧的候选框，最终得到一个响应图。响应图的最大值就是目标所在的位置。 本文算法的核心是相似性学习，通过交叉相关计算两张图片的相似性。 本文的跟踪框架如下图所示: z表示真实目标，...
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论文笔记（二） fully-convolutional siamese networks for object tracking
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visual tracking 经典文献翻译（1）- Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
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Object Track（四）：经典论文 Fully-Convolutional Siamese Networksfor Object Tracking（1）
qq_37662375的博客
12-03 711
在一个框架下去讨论 这里采用的单目标跟踪小综述_我爱计算机视觉-优快云博客的说法，对于单目标跟踪(single object track, SOT)问题给出两种思路。 1.将SOT问题粗暴地当做一个匹配问题，即把第一帧目标当做末班去匹配其他帧，网络不需要“理解”目标，在推理时拿着这个模板去评价相似度即可。我们今天聊到的Siam系列就是这个思路，每次两个输入即模板和新图片，然后通过网络在新图片上找和模板最相似的区域。 2.另一种思路自然是通过第一帧“理解”目标，后续帧的推理中。网络的输入只有一个新图片
【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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Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking–论文阅读 代码地址：https://github.com/bertinetto/siamese-fc 论文时间：2016年 摘要 目标跟踪问题一般是根据物体的外观来构建表观模型．虽然取得了不错的效果，但是他们这些 online-only approach（例如KCF采用的Hog） 限制...
fully-convolutional siamese networks for object tracking
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全卷积孪生网络用于目标跟踪。该方法使用全卷积神经网络来对目标进行编码，然后通过计算输入图像和目标图像之间的相似度来进行目标跟踪。由于全卷积网络可以处理不同大小的输入图像，因此该方法可以适应不同尺寸的目标。此外，使用孪生网络来进行目标匹配可以提高目标跟踪的精度和鲁棒性。
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