Nov, 2018

多层独立相关滤波器用于视觉跟踪

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用深度核相关滤波器跟踪航空高光谱视频

    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。

    Nov, 2017

  • 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

  • 学习基于背景感知的相关滤波器进行视觉追踪

    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。

    Mar, 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

  • 基于区间的层次性 IoU 跟踪

    本论文提出了一种名为 HIT 的分层 IoU 跟踪框架，通过利用 tracklet 间隔作为先验，实现统一的分层跟踪，并利用 IoU 进行关联，舍弃了繁重的外观模型、复杂的辅助线索和基于学习的关联模块，解决了关于目标尺寸、摄像机运动和分层线索的三个不一致问题，并在四个数据集上取得了良好的性能，为未来的跟踪方法设计提供了强大的基线，并证明了 HIT 可以与其他解决方案无缝集成。

    Jun, 2024

  • 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

  • 基于 GM-PHD 滤波器和 CNN 重识别技术的鲁棒性遮挡在线多目标视觉跟踪

    本文提出了一种新颖的在线多物体视觉跟踪器，它使用高斯混合概率假设密度 (GM-PHD) 滤波器和深度外观学习，并在数据关联后继续采用未分配轨迹预测以克服 GM-PHD 滤波器对遮挡引起的漏检敏感性，其在 MOT16，MOT17 和 HiEve 基准数据集上表现优于现有几种现有的跟踪器。

    Dec, 2019

  • 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

  • HiFT：用于航拍跟踪的分层特征变换器

    本文提出了一种基于 Siamese 的跟踪方法，采用分层特征变换对多级卷积层生成的分层相似度图进行交互式融合，提高了全局的上下文信息，更高效地学习多级特征之间的相互依赖关系，并且实现了在实时速度情况下的实际应用，该方法在四个空中基准测试中被证明具有很好的效果。

    Jul, 2021