Mar, 2017

学习基于背景感知的相关滤波器进行视觉追踪

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TL;DR本文提出一种背景感知的基于关联滤波的目标跟踪算法，相比其他基于深度学习范式的跟踪器，经过多个跟踪基准的大量实验表明，我们的方法具有卓越的准确性和实时性，同时保持计算效率。
correlation filtersobject trackingbackground-aware cfcomputational efficiencyreal-time performance
发现论文，激发创造
  • 视觉跟踪的相关良好特征

    本文提出了一种用于视觉目标跟踪的深度全卷积特征学习方法，该方法使用基于网络的反向传播算法，并在性能分析中取得了较好的结果。

    Apr, 2017

  • 联合判别和可靠性学习的相关跟踪

    本文提出了一种新的基于相关滤波器的优化问题，联合建模区分度和可靠性信息用于视觉跟踪，其中包括滤波器的基本成分和可靠性项，以及局部相应一致性正则项以强调不同区域的平等贡献。实验结果表明，我们的跟踪器表现优于其他同类跟踪器。

    Apr, 2018

  • 长短期记忆自适应相关滤波器用于目标跟踪

    提出了一种学习多个自适应关联滤波器的方法，同时具有目标外观的长期和短期记忆，以实现强大的物体跟踪，在大规模基准数据集上表现优异，尤其在效率、准确性和鲁棒性方面均优于现有的技术方法。

    Jul, 2017

  • 零混叠相关滤波器用于物体识别

    本文介绍一种新的零混淆约束，完全消除了圆形相关性在时间 / 空间域中的混淆问题，从而将之前的 CF 设计显著优化，展示了几个 CF 的实验结果，并提出了与计算这些 CF 相关的计算挑战的解决方案。

    Nov, 2014

  • 多核相关滤波器实现高速跟踪

    本研究将多核学习应用于相关滤波器（CF）算法的升级，提出了一种新的 KFCK 算法（MKCFup），通过消除不同核之间的负互干扰，显著提高了算法的准确性和速度，实现了对高速小移动目标的有效跟踪。

    Jun, 2018

  • 使用边界和中心相关滤波器整合视觉跟踪和宽高比变化

    本文提出了一种新的 1D 边缘相关滤波器以应对视觉跟踪中的纵横比变化，并将其与 2D 中心相关滤波器相结合形成 IBCCF 模型，实验结果表明其具有良好的效果。

    Oct, 2017

  • 基于相关滤波跟踪的端到端表示学习

    本文是第一篇将相关滤波器作为可微分层在深度神经网络中进行应用的研究工作，该方法可以学习与相关滤波器紧密耦合的深度特征，实现高帧率状态下轻量级架构实现最新性能。

    Apr, 2017

  • 通过时空一致性保持空间特征选择学习自适应判别性相关滤波器以实现强鲁棒视觉跟踪

    本文提出了一种新的 DCF 跟踪方法，通过自适应的空间特征选择和时间一致性约束实现联合空间时间滤波器学习，在更低维的判别性流形中学习具有历史约束的滤波器，并提出了统一的优化框架来联合选择特征和学习判别性滤波器，并在多个公共数据集中进行了实验，结果表明该方法优于基准的跟踪方法。

    Jul, 2018

  • 实时无人机跟踪中的相关滤波增强记忆

    本研究提出了一种基于判别相关滤波器框架的新型跟踪器，通过引入历史视图并运行实时速度来拓展记忆，通过快速压缩上下文学习来提高滤波器的鉴别能力，并在 UAVDT 和 UAV123 数据集上验证了该跟踪器的竞争性能。

    Sep, 2019

  • DCFNet: 基于判别式相关滤波网络的视觉跟踪

    本文提出基于深度学习网络的 DCFNet 算法，利用卷积特征同时完成相关性跟踪过程，其效率和准确性在 OTB-2013, OTB-2015, and VOT2015 测试中表现优异。

    Apr, 2017