(哥廷根大学) 摘要 文章提出了一种表示空间扩展物体轮廓的新方法,该方法适用于采用激光雷达跟踪未知尺寸和方向的车辆.我们在笛卡尔坐标系中使用二次均匀周期的B-Splines直接表示目标的星 - 凸形状近似.与之前在极坐标下工作的方法相比,我们引入了一个新的步行参数来模拟物体的轮廓功能,使得形状参数很好地被定义,并且与测量值位于同一空间内.该方法的主要优点是可以通过缩放样条的基点来独立地执行长度和宽度的缩放. 一.引言 对于汽车领域,特别是高级驾驶辅助系统(ADAS)功能,扩展目标跟踪(EOT)的…

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

原博主:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用于视频目标跟踪时,采用目标的颜色直方图作为搜索特征,通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置,从而达到跟踪的目的. 传统的meanShift算法在跟踪中有几个优势: (1)算法计算量不大,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪: (2)采用核函数直方图模型,对边缘遮挡.目标旋转.变形和背景运动不敏感. 同时,meanShift算…

MAML-Tracker: 目标跟踪分析:CVPR 2020(Oral) Tracking by Instance Detection: A Meta-Learning Approach 论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.00830 摘要 把跟踪问题看作一类特殊的目标检测问题,称之为实例检测.通过适当的初始化,通过从单个图像中学习新实例,可以将检测快速转换为跟踪.发现模型不可知元学习(MAML)提供了一种策略来初始化满足需求的检测.提出一个原则性的三步方法来建立一个…

将两张表的情况全部列举出来 结果表: 列= 原表列数相加 行= 原表行数相乘     CROSS JOIN连接用于生成两张表的笛卡尔集. 在sql中cross join的使用: 1.返回的记录数为两个表的记录数乘积. 2.将A表的所有行分别与B表的所有行进行连接. 例如: tableA r1 r2 A B C D tableB r3 r4 1 2 3 4 select * from tableA cross join tableB; return: r1 r2 r3 r4 r1 r2 1 2 r…

在"ASP.NET MVC中实现属性和属性值的组合,即笛卡尔乘积01, 在控制台实现"中,在控制台应用程序中实现了属性值的笛卡尔乘积.本篇在界面中实现.需要实现的大致如下: 在界面中勾选CheckBoxList中属性值选项: 把勾选的属性值进行笛卡尔乘积,每行需要填写价格: 我们暂且不考虑这些CheckBoxList是如何显示出来的(在后续有关商品模块的文章中会实现),还需考虑的方面包括: 1.从CheckBoxList中获取到什么再往控制器传? 对于每行的CheckBoxList来说…

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia…

此文也很详细:http://blog.csdn.net/maochongsandai110/article/details/11530045 原文链接:http://blog.csdn.net/pp5576155/article/details/6962694         图像跟踪是一个不断发展的研究方向,新的方法不断产生,再加上其它学科的方法的引入,因此对于图像跟踪算法的分类没有确定的标准.对于所有的跟踪算法,需要解决两个关键问题:目标建模和目标定位[35].以下根据目标建模所用的视觉特征…

商汤科技智能视频团队首次开源其目标跟踪研究平台 PySOT.PySOT 包含了商汤科技 SiamRPN 系列算法,以及刚被 CVPR2019 收录为 Oral 的 SiamRPN++.此篇文章将解读目标跟踪最强算法 SiamRPN 系列. 背景 由于存在遮挡.光照变化.尺度变化等一些列问题,单目标跟踪的实际落地应用一直都存在较大的挑战.过去两年中,商汤智能视频团队在孪生网络上做了一系列工作,包括将检测引入跟踪后实现第一个高性能孪生网络跟踪算法的 SiamRPN(CVPR 18),更好地利用训练数…

CVPR 2020目标跟踪多篇开源论文(上) 1. SiamBAN:面向目标跟踪的Siamese Box自适应网络 作者团队:华侨大学&中科院&哈工大&鹏城实验室&厦门大学等 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.06761 代码链接:https://github.com/hqucv/siamban 注:表现SOTA!速度高达40 FPS!性能优于DiMP.SiamRPN++和ATOM等网络. 大多数现有的跟踪器通常依赖于多尺度搜索方案或预定义的a…