SiamFC代码运行注意事项

最新推荐文章于 2025-05-30 20:02:01 发布
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分类专栏： 计算机视觉--目标跟踪
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/skywalker_123/article/details/88718588
博客介绍了SiamFC的配置与运行方法。需下载权重文件，在SiamFC文件夹下建net文件夹并放入指定文件，确保相关路径配对。在命令行输入特定指令可运行，若运行其他视频图片，修改load_video_info里的文件名保持一致即可。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

把权重文件下载好，在SiamFC文件夹下建立net文件夹，放入2016-08-17.net

以下路径都配对：

env_paths_tracking

run_tracker

startup

 命令行输入：run_tracker('vot15_bag',1)即可

运行其他视频图片，修改load_video_info里的  img、groundtruth等文件名，保持与自己的文件名一致即可；

 

 

 

 

 

SiamFC代码配置复现
ZZXin_的博客
04-29 8702
写在前面 最近在研究SiamRPN，究其根本，CNN依托于AlexNet骨架，所以花些功夫研究以下SiamFC代码，将其阶段性复现。 [ Tracking only ] 关于GPU显卡配置、cudn和cudnn安装可以参考Ubuntu16.0下安装显卡驱动、 cuda10.0 、cudnn的活生生案例 1.Ubuntu16.04配置Matconvnet 可参考官方教程 %% 编译安装MatCon...
siamfc运行
qq_39366151的博客
05-07 836
修改siamfc文件夹下的Load.py文件 import sys sys.path.append('/home/nanorobot/Documents/siamfc/siamfc') sys.path.append('/home/nanorobot/Documents/siamfc') from siamfc import TrackerSiamFC, ops 上面是把需要用到的自定义的模块路径引入进来，以防后面找不到模块，路径根据你自己的文件位置改。 下面是修改主函数： if __name__ ==
SiamFC
fnoi2014xtx的博客
06-22 485
Paper : Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking Code : official 摘要 尽管之前有论文尝试将深度卷积神经网络应用到Object tracking 的任务中，但是由于实时性的要求，以及训练数据集的数据存在稀缺性，效果并不是很好。作者针对实时性的限制，提出使用全卷积神经网络进行特征提取，并使用孪生神经网络进行训练，并在ILSVRC15的数据集上进行训练，在VOT ALOV OTB数据集上进行测试。本文主要的贡献点.
SiamFC:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking中模板图片的获取方法
echo_hao的博客
03-24 790
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windows复现SiamFC以及环境安装
最新发布
mymaomao_的博客
05-30 717
本人是研1在读，第一次接触算法部署和目标跟踪方向。如果写的教程有哪里不对或者不严谨的，请指出来，我随时修改。
siammask
Hulk_liu的博客
03-23 4391
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m0_62404686的博客
11-23 910
使用自制的数据集进行siamFC测试
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weixin_43911766的博客
11-07 6434
写前bb 最早是看了matlab的代码，搭了环境，demo也跑了，就再也没碰过了。之后想自己把测试和训练部分全部跑通，找了个用pytorch写的代码，看的过程中发现自己还是很多细节部分不是很清楚。虽然文章写的很一笔带过，但是看着代码会发现还是很多疑问的。 代码地址： gayhub 代码的requirements： Ubuntu Python 2.7 (use Anaconda 2.* here) ...
siamfc代码模块详解
04-02
好的，我现在要详细分析用户的问题，关于SiamFC代码模块的工作原理和实现方式。用户已经提供了两个引用内容，我需要结合这些信息来构建回答。 首先，我需要回忆SiamFC的基本结构。根据引用[1]和[2]，SiamFC使用孪生...
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05-14
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目标追踪算法siamFC
06-19
在`siamfc-tf-master`代码库中，我们可以找到以下关键部分： 1. **网络结构**：定义两个共享权重的卷积网络，用于模板和搜索图像的特征提取。 2. **训练过程**：虽然SiamFC不进行在线训练，但可能包含预训练权重的...
SiamFC文档
08-20
SiamFC无水印PDF和Word翻译，参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_36449741/article/details/99696195
(一)Siamese目标跟踪——SiamFC训练和跟踪过程：从论文细节角度出发
BearLeer的博客
03-21 5790
SiamFC 简单介绍 SiamFC基于深度学习的方法在速度上已经超过传统的相关滤波算法，实时性极强。SiamFC基于孪生网络，该网络有两个输入，一个是模板样本Z，另一个搜索样本X。而在单目标跟踪任务中，模板样本通常选取的是视频序列第一帧中的目标，而候选样本则是之后每一帧中的图像搜索区域（search image）。孪生网络的目的是在后续帧中找到与模板帧Z最相似的候选区域，该区域即为这一帧中的目标。 SiamFC 实现方法 SiamFC网络设计结构如上图所示，其中φ\varphiφ 代表特征提取方法，原文
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YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集
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YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群：957519975除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》敬请关注并选择学习！
SiamFC完整的跟踪过程
cxkyxx的博客
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关于siamfc深度网络训练以及改进的点和总结
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从以下参数指标分别参与训练 epoch： 一个epoch参数表示为网络对整个数据集完成了一次训练。 iteration :迭代次数。即在一个epoch中，分成iteration个小的数据批次即minibatch，进行训练。例如样本总数为N，每个minibatch的batchsize为n，则迭代次数=N/n batchsize:每迭代一个数据批次batch，则相当于损失函数的值在优化空间中“下降”了...
SiameseFC-TensorFlow 代码详细注解（二）：训练数据VID2015预处理
StayHappy_Fan的博客
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说明：该系列博客源码链接为：https://github.com/bilylee/SiamFC-TensorFlow，是实验室同小组的师兄用TensorFlow实现SiameseFC算法的最终公开版本，经过了长时间的打磨，各个模块功能明确，整体可读性和可移植性极好，我相信这对做Tracking的小伙伴来说，是个入门SiameseFC Tracker的特别好的选择。哈哈，觉得代码很棒的小伙伴们可以点...
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