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车流量计数统计算法是目前安防领域重要的应用方向，根据实时或历史视频流，实时统计不同类型的车流量比如：小客车，客货两用车，出租车，公交车，中客车，大客车，小货车 等类别的个数实时统计算法目前的实现为：多目标检测+多目标跟踪目前测试【检测+跟踪】算法可以在 2080Ti上面每秒处理200帧-300帧历史视频数据算法已经移植到C++版本，运行性能很高。547691062@qq.com...

1.Real-Time Shape Tracking of Facial LandmarksWettum performed a comparative experiment to determine the bestalgorithm for real-time tracking with smart phone [7]. To comparethe four algorithms, n...

KCF简介KCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。简单来说 KCF 是 核相关滤波算法，滤波器 和 跟踪patch 进行相乘的到相关性，对应位置较...

大牛推荐凑个数，目前相关滤波方向贡献最多的是以下两个组(有创新有代码)：牛津大学：Joao F. Henriques和Luca Bertinetto，代表：CSK, KCF/DCF, Staple, CFNet (其他SiamFC, Learnet).林雪平大学：Martin Danelljan，代表：CN, DSST, SRDCF, DeepSRDCF, SRDCFdecon, C-...

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking这是ECCVw 2016的一篇论文，和staple同出于牛津组。提出一种基于全卷积孪生网络的基本追踪算法模型，能够超实时的帧率达到很高的精度。项目网页 http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html开源代码： https://...

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 locatin...

在本教程中，给大家介绍基于opencv3.1的目标跟踪的API， 我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3.1中提供的6种不同的跟踪器-BOOSTING，MIL，KCF，TLD，MEDIANFLOW和GOTURN。 #include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <...

Train 网络name: "Face_Track"layer { name: "data_face" type: "Data" top: "data_face" include { phase: TRAIN } transform_param { mean_value: 104 mean_value: 117 mean_value: 124...