这位博主总结了比较新的tracking方面的资源:http://blog.csdn.net/minstyrain/article/details/38640541 http://xilinx.eetrend.com/article/8919 http://dataunion.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=1552&extra=page%3D1&_dsign=b57f9afa…

这个应该是目前最全的Tracking相关的文章了 一.Surveyand benchmark: 1.      PAMI2014:VisualTracking_ An Experimental Survey,代码:http://alov300pp.joomlafree.it/trackers-resource.html 2.      CVPR2013:Online Object Tracking: A Benchmark(需FQ) 3.      SignalProcessing  2011:…

Martin Danelljan 判决类追踪模型是由训练样本学习得到,但是为了适应目标和背景的变化sample set在每一帧中都会更新. 令(xjk, yjk)表示第k帧k={1,2,...,t}中的第j个训练样本.假设第k帧中的nk个样本在样本集中, ak表示第k帧样本的权重. 存在一种方法可以控制式子中训练样本的impact.在DCF-based trackers  M. Danelljan Accurate scale estimation for robust visual track…

CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review  本文摘自:http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52072659    http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52078727 做了一段时间的跟踪,最近CVPR大会也过了一段时间了,这次将CVPR2016跟踪的文章做一次总结,主要是对paper的方法,创新,改进等方面进行介绍和总结.具体的实现细…

Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking  ICCV 2015 摘要:跟卢湖川的那个文章一样,本文也是利用深度学习各个 layer 之间提取出来的不同特征进行跟踪.因为各个层次提出来的 feature 具有不同的特征.并且将各个层级的特征用现有的 correlation filter 进行编码物体的外观,我们在每一个层上寻找最佳响应来定位物体. 引言:老套路的讨论了现有的跟踪问题存在的挑战以及现有方法取得的一些进展,并且引出了…

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…

涉及两篇论文:Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 和Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning 可参考这位博主笔记:http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4266990.html 第一篇我说下自己的理解:训练时的输出都认为是高斯形状,因为这种形状符合PSR. 训练得到模板后开始跟踪,由输出继续按照新的规则…

Multiple Feature Fusion via Weighted Entropy for Visual Tracking ICCV 2015 本文主要考虑的是一个多特征融合的问题．如何有效的进行加权融合,是一个需要解决的问题．本文提出一种新的 data-adaptive visual tracking approach 通过 weighted entropy 进行多特征融合．并非像许多方法所做的简单的链接在一起的方法,本文采用加权的 entropy 来评价目标状态和背景状态之间的区分性,…

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…

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…