Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking  ECCV 2018Updated on 2018-08-05 16:36:30 Paper: arXiv version Code: https://github.com/skyoung/MemTrack (Tensorflow Implementation) [Note]This paper is developed based on Siamese Network and DNC(Na…

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 本文作者提出一个全卷积Siamese跟踪网络,该网络有两个分支,一个是上一帧的目标,一个是本帧的候选框,最终得到一个响应图.响应图的最大值就是目标所在的位置. 本文算法的核心是相似性学习,通过交叉相关计算两张图片的相似性. 本文的跟踪框架如下图所示: z表示真实目标,x表示候选图片.候选图片的尺寸是真是目标的四倍. 本网络的结构如下图所示;…

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:…

作者: ShijieSun, Naveed Akhtar, HuanShengSong, Ajmal Mian, Mubarak Shah 来源: arXiv:1810.11780v1 项目:https://github.com/shijieS/SST.git 摘要 MOT方法一般包含两个步骤:目标检测和数据关联. 目标检测这两年随着深度学习的发展而迅速发展,但是数据关联绝大多数还是采用hand crafted的方式将表观特征,运动信息,空间关系,group关系等进行结合. 这篇文章则是利用深度…

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…

好久不写论文笔记了,不是没看,而是很少看到好的或者说值得记的了,今天被xinlei这篇paper炸了出来,这篇被据老大说xinlei自称idea of the year,所以看的时候还是很认真的,然后最后确实也发现了不少干货. 一.introduction 这篇文章主要还是解决detection中如何有效的利用context信息的问题,这里作者提出了有两种context信息:1.image-level的信息,也就是当前场景的信息,例如一张床出现在卧室里面,一个篮球出现在篮球场里面,都是极其合理的…

gansh Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking 摘要:任意目标的跟踪问题通常是根据一个物体的外观来构建表观模型．虽然也取得了不错的效果,但是他们这些 online-only approach 限制了模型可以学到的模型的丰富性．最近,已经有几个尝试开始探索深度卷积网络的强大的表达能力(express power)．但是,当跟踪目标提前未知时,需要在线的执行 SGD 来适应网络的权重,严重的影响了系统的速度．本文中,我们提出…

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易的.这篇文章就模型压缩问题提出了一种剪枝针对BN层的剪枝方法,作者通过利用BN层的权重来评估输入channel的score,通过对score进行threshold过滤到score低的channel,在连接的…

论文: 引入论文中的一句话来说明对比图像patches的重要性,“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image analysis”. 同一个patch在不同图像中,由于光照.视角.阴影.遮挡.相机设置等因素的影响,这个patch在不同图像中往往呈现出不同的appearance.如何在存在各种外界影响的情况下,还能够准备判断它们是一…

Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering 2019-04-25 21:43:11 Paper:https://arxiv.org/pdf/1904.04357.pdf Code: https://github.com/fanchenyou/HME-VideoQA 1. Background and Motivation:  用 Memory Network 做视觉问题…