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4 个月前

具有通道和空间可靠性的判别相关滤波器

Alan Lukežič; Tomáš Vojíř; Luka Čehovin; Jiří Matas; Matej Kristan

具有通道和空间可靠性的判别相关滤波器

摘要

短期跟踪是一个开放且具有挑战性的问题,其中判别相关滤波器(DCF)已经展现出优异的性能。我们引入了通道和空间可靠性概念到DCF跟踪中,并提供了一种新颖的学习算法,以实现其在滤波器更新和跟踪过程中的高效无缝集成。空间可靠性图调整了滤波器的支持区域,使其适应适合跟踪的目标部分。这不仅扩大了搜索区域,还提高了对非矩形目标的跟踪效果。可靠性分数反映了所学习滤波器在各通道上的质量,并作为特征加权系数用于定位。实验结果表明,仅使用两种简单的标准特征——方向梯度直方图(HoG)和颜色名称(Colornames),新型CSR-DCF方法(带有通道和空间可靠性的DCF)在VOT 2016、VOT 2015和OTB100数据集上取得了最先进的成果。此外,CSR-DCF能够在CPU上实现实时运行。

代码仓库

Eladamar/Dual-Tracker
pytorch
GitHub 中提及
fengyang95/pyCFTrackers
GitHub 中提及
alanlukezic/csr-dcf
官方
GitHub 中提及
Eladamar/tracking
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
visual-object-tracking-on-vot201718CSRDCF
Expected Average Overlap (EAO): 0.263

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