Nov, 2017

使用深度核相关滤波器跟踪航空高光谱视频

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TL;DR本研究针对航空器智能追踪问题，采用自适应多模高光谱传感器和深度学习技术设计出深度高光谱核相关滤波追踪器并在数字成像和遥感图像生成软件中进行了综合评估及性能优化，最终发布了大规模空中车辆分类数据集。
hyperspectral imagingobject trackingkernelized correlation filtersdeep convolutional neural networkaerial vehicles
发现论文，激发创造
  • 基于核化相关滤波的高速跟踪

    提出一种基于离散傅里叶变换的基于样本的辨别分类器优化方法，用于改进现代跟踪器并取得更好的结果。

    Apr, 2014

  • 基于多分辨率卷积核的视觉追踪卷积网络

    本篇论文提出了一种基于核化多分辨率卷积网络的通用视觉目标跟踪方法，该方法采用层次响应图直接输出目标运动轨迹，并在无需任何权重调节的情况下，在挑战性无人机跟踪数据集上表现出色，同时开启了在端到端时序深度学习框架中进行视觉追踪的可能性。

    Aug, 2017

  • 多层独立相关滤波器用于视觉跟踪

    设计了一种新的跟踪框架 MHIT，其核心在于引入运动估计模块捕捉运动信息和使用多层次深度特征和独立的相关滤波器进行跟踪，同时采用自适应的多分支相关滤波器融合方案，用于纠正特征冗余和物体局部遮挡的影响，通过实验证明，该系统可以显著提高跟踪性能，尤其是在 VOT2017 挑战赛上获得了 20.1% 的相对性能提升，并在 VOT2018 挑战赛上取得了最新的最佳表现。

    Nov, 2018

  • 自适应融合高光谱似然地图用于空中飞行器追踪

    本文提出了一种新的实时高光谱似然图辅助跟踪方法（HLT），通过自适应融合方法将多波段高光谱图像的似然图结合为一个更具区分度的表示，实现了基于在线学习生成目标模型的目标检测，结果表明 HLT 在实现高光谱目标跟踪方面表现优异。

    Jul, 2017

  • 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

  • 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

  • 具有通道和空间可靠性的判别相关滤波器

    本篇文章介绍了带有空间和通道可靠性概念的建议学习算法的判别相关滤波（DCF）跟踪，其在跟踪非矩形对象和扩大搜索区域方面表现出色。通过基于两个简单标准特征，HoGs 和 Colornames，CSR-DCF 方法在 VOT 2016、VOT 2015 和 OTB100 方面取得了最先进的结果，并可以在 CPU 上实时运行。

    Nov, 2016

  • 学习空间正则化相关滤波器进行视觉跟踪

    介绍了 Spatially Regularized Discriminative Correlation Filters (SRDCF) 算法用于解决缺乏训练数据的视觉追踪问题，并且提出了一种空间正则化组件，能够更高效地学习目标外观模型。在四个基准测试数据集上进行了实验，优于已有最佳追踪器，并在 OTB-2013 和 OTB-2015 中获得了较高的平均重叠精度。

    Aug, 2016

  • 学习被抑制的异常相关滤波器，用于实时无人机跟踪

    提出了一种抑制检测过程中异常情况的方法，即抑制异常相关滤波器（ARCF），通过对检测阶段生成的响应图的变化速率进行限制，ARCF 跟踪器可以明显抑制异常情况，并因此具有更强的鲁棒性和准确性，可进行 UAV 目标跟踪，在 243 个具有挑战性的图像序列上验证了该跟踪器的性能，表现出比其他 20 个 DCF 和基于深度学习的框架更优越的性能，并可以满足实时应用的速度要求。

    Aug, 2019

  • Hy-Tracker：一种提升高光谱视频物体跟踪效率和准确性的新框架

    提出一种桥接高光谱数据和最先进目标检测方法的新颖框架 Hy-Tracker，以利用 YOLOv7 在高光谱视频中进行目标跟踪，并通过引入跟踪器和 Kalman-Filter 处理尺度变化和遮挡挑战，实现了对目标的准确跟踪。

    Nov, 2023