CVPRNov, 2016

SANet：面向结构感知的视觉跟踪网络

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TL;DR使用递归神经网络结合卷积神经网络提取物体自身结构信息来增强视觉追踪系统对于相似干扰的鲁棒性。在 OTB100、TC-128 和 VOT2015 三个基准测试集上不仅表现优异，且代码已经公开发布。
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发现论文，激发创造
  • 面向视觉物体跟踪的空间监督循环卷积神经网络

    本文提出了一种新的空间监督递归卷积神经网络，用于视觉对象跟踪，通过研究长短期记忆和区域信息的回归能力，结合卷积网络产生的高层视觉特征直接预测跟踪位置，相较于现有的深度学习跟踪器，我们的跟踪器在保持低计算成本的同时更加准确和鲁棒，实验结果表明在多个数据集上均表现优异，常常优于排名第二的跟踪器。

    Jul, 2016

  • DeepTrack：在线学习区分性特征表示以实现鲁棒的视觉跟踪

    本研究提出了一种利用单个卷积神经网络（CNN）实现在纯在线模式下学习目标对象有效特征表示的高效且非常强大的跟踪算法，其利用一种新颖的截断结构损失函数、稳健的样本选择机制和一种懒但有效的更新算法，使 CNN 在视觉跟踪中对遮挡或错误检测等难以处理的问题具有鲁棒性，在实验中，与现有跟踪器相比，该算法可以提高性能。

    Feb, 2015

  • 检测跟踪与跟踪检测

    本文提出了一种使用 ConvNet 架构进行对象检测与跟踪的方法，采用多任务目标进行基于帧的对象检测和跨帧轨迹回归，通过引入表示对象共现的相关特征对 ConvNet 进行辅助，同时通过链接基于跨帧路径的帧级检测结果来产生视频级别高精度检测结果，并在大规模 ImageNet VID 数据集中获得了最新的最先进的结果。

    Oct, 2017

  • 视觉跟踪的循环滤波学习

    本研究提出了一种递归滤波器生成方法来进行视觉跟踪，直接将目标的图像块作为输入，使用递归神经网络来生成一个特定于目标的滤波器，通过将 RNN 中的全连接层的矩阵乘法扩展到特征图上的卷积运算，对目标的空间结构进行保留和内存优化。

    Aug, 2017

  • 高性能统一卷积网络视觉目标跟踪

    本文提出了一种端到端的框架来同时学习卷积特征并执行跟踪过程，即统一的卷积跟踪器（UCT），该跟踪器通过将特征提取器和跟踪过程都视为卷积操作进行联合训练，使得学习到的 CNN 特征与跟踪过程紧密耦合。在四个具有挑战性的跟踪数据集上进行了实验，我们的方法在保持超过实时速度的同时，在这些基准测试中实现了领先的性能。

    Aug, 2019

  • 全卷积孪生网络用于目标跟踪

    使用 ILSVRC15 数据集训练的全卷积 Siamese 网络在视频中实现物体检测和追踪，取得了多项基准测试中的最优性能。

    Jun, 2016

  • SCNN: 基于一般分布的统计卷积神经网络及其在视频目标检测中的应用

    本文提出了一种通过操作相关数字分布的统计卷积神经网络（SCNN）来处理多帧相关图像的方法，实现了显著的速度提升，即使在未经优化的情况下，仍然能实现高达 178% 的加速。

    Mar, 2019

  • 通过贝叶斯优化和结构化预测提升深度卷积神经网络的物体检测

    本研究提出基于卷积神经网络的物体检测系统，使用基于贝叶斯优化的搜索算法和结构化 loss 进行物体定位，实验证明两种方法的结合优于先前的最先进方法。

    Apr, 2015

  • 基于卷积神经网络的稳健视觉跟踪

    本文提出了一种新的基于卷积神经网络的目标跟踪方法，使用简单的两层卷积神经网络进行在线适应学习，能够生成鲁棒性较强的目标表示，并在 CVPR2013 数据集上的 50 个挑战性视频中表现优异。

    Jan, 2015

  • 学习多领域卷积神经网络进行视觉跟踪

    通过基于卷积神经网络的表示方式提出了新型的视觉跟踪算法，该算法使用大型跟踪数据集进行了 CNN 预训练，从而获得了通用物体表示信息，并通过领域特定的二分类器不断迭代训练来实现在线跟踪。实验结果表明，该算法在目前已有的跟踪基准数据集中性能表现卓越。

    Oct, 2015