总体思想 1 利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩阵对多尺度图像进行降维 2 然后对降维的特征採用简单的朴素贝叶斯进行分类 算法主要流程 1 在t帧的时候,我们採样得到若干张目标(正样本)和背景(负样本)的图像片,然后对他们进行多尺度变换,再通过一个稀疏測量矩阵对多尺度图像特征进行降维,然后通过降维后的特征(包含目标和背景,属二分类问题)去训练朴素贝叶斯分类器(). 2 在t+1帧的时候,我们在上一帧跟踪到的目标位置的周围採样n个扫描窗体(避免去扫描整幅图像),通过相同的稀疏測量矩阵对其降维,…

原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一…

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…

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: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:…

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…

本文为原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/44490009 Fast Compressive Tracking (高速压缩跟踪) 尽管眼下有非常多种的跟踪算法,可是因为姿态的变化.光照的变化.障碍物等原因的存在.导致非常多算法的鲁棒性不好. 眼下比較主流的跟踪算法有两种.generative  tracking algorithms(生成跟踪算法)和discriminative algorithms(判别跟踪算法). 生…

好了,学习了解了稀疏感知的理论知识后,终于可以来学习<Real-Time Compressive Tracking>这个paper介绍的感知跟踪算法了.自己英文水平有限,理解难免出错,还望各位不吝指正. 下面是这个算法的工程网站:里面包含了上面这篇论文.Matlab和C++版本的代码,还有测试数据.demo等.后面我再学习学习里面的C++版本的代码,具体见博客更新. http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/CT/CT.htm 之前自己稍微学习了下稀疏感知…

这是Kaihua Zhang发表在ECCV2012的paper,文中提出了一种基于压缩感知(compressive sensing)的单目标跟踪算法,该算法利用满足压缩感知(compressive sensing)的RIP(restricted isometry property)条件的随机测量矩阵(random measurement matrix)对多尺度(multiple scale)的图像特征(features)进行降维,然后通过朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifi…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…