RATM: RECURRENT ATTENTIVE TRACKING MODEL ICLR 2016 本文主要内容是 结合 RNN 和 attention model 用来做目标跟踪. 其中模型的组成主要是: 1. an attention model 主要用来从输入图像中提取 patch: 2. RNN 用来预测 attention 参数,即:下一帧应该 look 的问题. Paper: http://xueshu.baidu.com/s?wd=RATM%3A+RECURRENT+ATTENT…

Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域转移到另一个区域.这么一个一个的区域,就是定义的part,或者说是 glimpse.然后将这些区域的信息结合起来用于整体的判断和感受. 站在某个底层的角度,物体的显著性已经将这个物体研究的足够透彻.本文就是从这些东西…

Speed Up Tracking by Ignoring Features CVPR 2014 Abstract:本文提出一种特征选择的算法,来实现用最"精简"的特征以进行目标跟踪.重点是提出一种上界 (Upper Bound)来表示一块区域包含目标物体的概率,并且忽略掉这个 bound比较小的区域.我们的实验表明,忽略掉 90%的特征,仍然取得了不错的结果(未损失精度). Ignoring Features in Tracking .  基于滑动窗口的跟踪器,计算大量的 bound…

Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach CVPR-2019 2019-03-11 23:45:12 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.05050 Project Page: http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask/ Code(Test Only):https://github.com/foolwood/SiamMask Blog…

Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning NIPS18_tracking Type:Tracking-By-Detection 本篇论文地主要创新是在将注意机制引入到目标跟踪 摘要:源自认知神经科学地视觉注意促进人类对相关的内容的感知.近些年大量工作将注意机制引入到计算机视觉系统中.对于视觉跟踪来说,面临的最大问题在于目标外表的大尺度变化.自注图通过选择性关注临时的鲁棒特征提升视觉跟踪的性能.当前的一些检测跟踪算法主要使用额外的自注模型…

Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪,算是单目标跟踪中比较早的应用强化学习算法的一个工作.  在基于深度学习的方法中,想学习一个较好的 robust spatial and temporal representation for continuous video data 是非常困难的.  尽管最近的 CNN based tracke…

论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking  2017-10-17 21:57:08  先来看文章的流程吧 ... 可以看到,作者所总结的三个点在于: 1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中.底层 feature 和 高层 feature 结合起来,得到 coarse prior map,然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓,以得到更好的似然性模型: 2. Dual network 分别处理两路不同的网络,使得前景和背景更加具有…

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning 2018-11-14 13:30:36 Paper: https://arxiv.org/abs/1810.03851 Project page: https://ybsong00.github.io/nips18_tracking/index Code: https://github.com/shipubupt/NIPS2018 是的,我跟好多人一样,被标题中的 “Reciprocative…

论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning  2017-06-06  21:43:53  这篇文章的 Motivation 来自于 MDNet: 本文所提出的 framework 为:…