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    计算机视觉中,目前有哪些经典的目标跟踪算法?

    【新智元导读】这篇文章将非常详细地介绍计算机视觉领域中的目标跟踪,尤其是相关滤波类方法,分享一些作者认为比较好的算法。 相信很多来这里的人和我第一次到这里一样,都是想找一种比较好的目标跟踪算法,或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解,虽然这个问题是经典目标跟踪算法,但事实上,可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracker(目标跟踪算法),而是那些即将成为经典的,或者就目前来说最好用、速度和性能都看的过去tracker。我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向,接下来我帮您介绍下我所认识的目标跟踪,

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    CVPR:深度无监督跟踪

    本文提出了一种无监督的视觉跟踪方法。与使用大量带注释数据进行监督学习的现有方法不同,本文的CNN模型是在无监督的大规模无标签视频上进行训练的。动机是,强大的跟踪器在向前和向后预测中均应有效(即,跟踪器可以在连续帧中向前定位目标对象,并在第一个帧中回溯到其初始位置)。在Siameses相关过滤器网络上构建框架,该网络使用未标记的原始视频进行训练。同时提出了一种多帧验证方法和一种对成本敏感的损失,以促进无监督学习。由于没有bells & whistles,本文的无监督跟踪器可达到完全受监督的在训练过程中需要完整且准确的标签的跟踪器的基线精度。此外,无监督框架在利用未标记或标记较弱的数据以进一步提高跟踪准确性方面具有潜力。

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