discriminative correlation filters | BriefGPT

关键词discriminative correlation filters

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针对实时无人机跟踪的具有对比实例的判别性表示
通过对比学习的方法，本文提出了一种针对无人机追踪的新的轻量级模型，能够提供更准确、高效的特征表示，大幅超越现有无人机追踪方法的性能。
PDF10 months ago
用判别滤波器和孪生网络进行视觉物体追踪：一项调查和展望
该论文系统评估了 90 多个基于 DCFs 和深度 Siamese Network 的跟踪器在九个基准测试中的表现，讨论了这两种跟踪范例中相同和不同的挑战，并分析了它们的性能，最后给出了基于分析的挑战建议。
PDF3 years ago
CVPRAutoTrack：面向自动时空正则化的无人机高性能视觉跟踪
提出了一种自适应在线学习以提高无人机（UAV）目标跟踪和定位的方法，该方法通过引入空间本地响应地图变化作为空间正则化，并使用全局响应地图变化来确定滤波器的更新速率，优于基于 CPU 和 GPU 的跟踪器，速度为每秒约 60 帧，具有较高的有
PDF4 years ago
ICCV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
PDF5 years ago
鲁棒视觉目标跟踪的联合群组特征选择与判别式滤波器学习
提出了一种用于视觉对象跟踪的新的基于群组特征选取的判别相关滤波 (GFS-DCF) 方法。该方法能够跨越通道和空间维度进行群组特征选取，重点在于确定多通道特征对过滤系统的结构相关性。此外，我们的 GFS-DCF 能够实现联合特征选取和过滤器
PDF5 years ago
CVPR学习时空正则化相关滤波器用于视觉跟踪
本文介绍了一种空间 - 时间规范化相关滤波器（STRCF），通过将时间正则化引入到只有一个样例的 SRDCF 中，提出了 STRCF 公式，该公式不仅可以作为具有多个训练样例的 SRDCF 的合理近似，而且在具有大量出现变化的情况下，可以提
PDF6 years ago
CVPR端到端流量相关跟踪及时空注意力
本文利用连续帧中的丰富流信息，通过在网络中制定特殊层来提高特征表示和跟踪精度，提出了一种基于深度学习框架中的联合训练流和跟踪任务的方法，并且采用了新颖的空间 - 时间注意机制，对 OTB2013、OTB2015、VOT2015 和 VOT2
PDF7 years ago
CVPR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。
PDF7 years ago
ICCV基于卷积残差学习的视觉跟踪算法 CREST
本文提出了 CREST 算法，将判别性相关滤波器（DCFs）改进为一层卷积神经网络，将特征提取、响应图生成和模型更新集成进神经网络进行端到端训练，通过残差学习来考虑外观变化以减少模型退化。实验结果表明，我们的 CREST 跟踪器在基准数据集
PDF7 years ago
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
PDF8 years ago
ECCV超越相关滤波器：学习连续卷积算子用于视觉跟踪
本文提出了一种训练连续卷积滤波器的新方法，通过使用隐式插值模型将学习问题放在连续空间域中，实现了多分辨率深度特征图的高效整合，从而在三个物体跟踪基准测试中均取得了优异的结果。此外，我们提出的方法具有亚像素定位功能，可用于准确特征点跟踪任务。
PDF8 years ago