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    CVPR 2023--CiteTracker:关联图像和文本以进行视觉跟踪

    现有的视觉跟踪方法通常以图像块作为目标的参考来进行跟踪。然而,单个图像块无法提供目标对象的完整和精确的概念,因为图像的抽象能力有限并且可能是模糊的,这使得跟踪变化剧烈的目标变得困难。在本文中,我们提出了 CiteTracker,通过连接图像和文本来增强视觉跟踪中的目标建模和推理。具体来说,我们开发了一个文本生成模块,将目标图像块转换为包含其类别和属性信息的描述性文本,为目标提供全面的参考点。此外,还设计了动态描述模块来适应目标变化,以实现更有效的目标表示。然后,我们使用基于注意力的相关模块将目标描述和搜索图像关联起来,以生成目标状态参考的相关特征。在五个不同的数据集上进行了广泛的实验来评估所提出的算法,并且相对于最先进的方法的良好性能证明了所提出的跟踪方法的有效性。源代码和训练模型将在 https://github.com/NorahGreen/CiteTracker 发布。

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    用python内置数据库sqite3和TK界面实现图书管理器

    随着信息时代的发展,图书管理系统作为图书馆和学校重要的信息管理工具,面临着信息化需求和服务质量的提升。本选题旨在设计一套高效的图书管理系统,以满足日益增长的图书管理需求。通过优化管理流程、提升用户体验、加强图书信息共享,该系统将为信息管理工作带来实质性的改进,并推动信息管理模式的现代化发展。因此,本系统的开发具有重要的实践意义和推广价值,将为各类图书馆和机构提供一种全新的管理模式,推动整个信息管理领域的发展。这个图书管理系统具有添加图书、删除图书、搜索图书和显示所有图书的功能。背景是图书管理系统在图书馆、书店等场所都具有重要意义,能够帮助员工更高效地管理图书信息,并且让用户更便捷地查找所需图书。

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