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在多视图跟踪（Multiview Tracking）中，“空间一致性”（Spatial Consistency）指的是在跨越多个相机视图时，跟踪对象在不同视图中的位置和移动应当遵循现实世界的空间关系和约束。这种一致性是基于场景的几何结构和相机的配置（如它们的位置、方向和视场），确保在不同相机视图中跟踪到的同一对象在空间上是一致的。在多个视图中同时进行对象检测，并利用检测结果的空间一致性来关联各个视图中的同一对象。：将来自不同相机的信息融合，在保持空间一致性的同时，增强对场景的整体理解和对象跟踪的鲁棒性。

使用lap.lapjv实现线性分配（我主要用来作为匈牙利算法的实现）lapjv算法是一种最佳任务分配方法，可以应用的地方很多。需要输入一个分数方阵，最终获得一列最佳分配数值。如 n 个数值，要实现其最佳的配对，那么配对就需要根据n*n的一个分数方阵来计算，以总体最小代价实现任务分配，每一个数值不会重复分配。这里不讨论如何构建分数矩阵。如下图，依据分数矩阵，以最小代价给每一个工人分配任务。代码测试：>>> import lap>>> from lap import

卡尔曼滤波的细致讲解从一维到多维还是去看原文吧：原文

1. 一系列的VGG结构:2. 下面这个CNN-M就是VGG-MCNN的架构。每个架构包含5个卷积层(conv 1-5)和3个完全连接层(full 1-3)。每个卷积层的细节在三个子行中给出:第一个指定卷积滤波器的数量和它们的接受域大小为“num x size x size”;第二个表示卷积步幅(“st”)和空间填充(“pad”);第三个表示是否应用了本地响应Normalisation (LRN)[13]，以及最大池降采样因子。对于full 1-3，我们指定它们的维数，这对于所有三个架构都是一样的。

摘要:在机器学习的分类任务中，我们常用许多的指标，诸如召回率（Recall）、准确率（Precision）、F1值、AUC等。那么，如果手动计算AUC应该要怎么计算呢？相信大家很多时候都是用写好的库直接计算，可能对AUC计算不太了解，下面这篇文章就简单的概述一下AUC的计算方法。（注：本文的重点其实不在于阐述什么是AUC。因为网上关于这方面的文章实在太多了。但是对于AUC的计算的文章相对来说少一些）1.什么是AUC？相信这个问题很多玩家都已经明白了，简单的概括一下，AUC（are under cu

目标跟踪领域的数据集（Lasot，Got10k，TrackingNet）有多大Lasot一共有56个压缩包，共192.3GB.压缩包中是啥呢？以airplane为例，它是这样的：再往里是这样的：再往里img中是这样的：groundtruth.txt是这样的：Got10kGot10k link address可以看到Full data一个是66GB.文件结构是这样的：TrackingNetTrackingNet google云盘共有13个压缩包，Train每个基本

High-Performance Long-Term Tracking with Meta-Updater使用元跟新器进行高性能长期跟踪摘要：长期视觉跟踪越来越受到关注，因为它比短期跟踪更接近于实际应用。大多数排名靠前的长期追踪者都采用了离线训练的Siamese架构，因此他们无法从短期追踪者在线更新的巨大进步中获益。然而，直接引入基于在线更新的跟踪器来解决长期问题是相当冒险的，因为长期的不确定和嘈杂的观察。在这项工作中，我们提出了一个新颖的离线训练元更新，以解决一个重要但尚未解决的问题:跟踪器是否准

Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection用于视频对象检测的流引导特征聚合译文：摘要：将最先进的对象探测器从图像扩展到视频是一个挑战。检测的准确性受到视频中物体外观退化的影响，如运动模糊、视频散焦、姿态罕见等。现有的工作试图利用box level的时间信息，但这些方法没有经过端到端的训练。我们提出了一种用于视...

pdf链接：https://openreview.net/pdf?id=B1lKS2AqtXEIDETIC 3D LSTM: A MODEL FOR VIDEO PREDICTION AND BEYOND3DLSTM:一种用于视频预测和超越的模型摘要：时空预测学习虽然长期以来被认为是一种很有前途的自监督特征学习方法，但在未来的视频预测之外却很少显示出它的有效性。原因是短期框架依...

An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition基于骨架的注意增强图卷积LSTM网络0摘要：基于骨架的动作识别是一种重要的任务,需要对给定骨架序列的人体动作的运动特性进行充分的理解,最近的研究表明，探索骨骼序列的空间和时间特征是这项任务的关键。然而...

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