作者:foolwood
编辑:Amusi
https://github.com/foolwood/benchmark_results
前几天目标跟踪方向有几个重磅论文,如SiamMask和SiamRPN++,详见:CVPR2019 | 我对Siamese网络的一点思考(SiamMask)。
本文就给大家推荐一个目标跟踪(object/visual tracking)的最全资料项目:benchmark_results。
https://github.com/foolwood/benchmark_results
该项目主要包含以下内容:
目标跟踪思维导图
一幅"思维导图"纵览目标跟踪各大方向及代表性算法,比如:
OTB实验结果
以及在常用数据集OTB上的实验结果:
OTB2013
TB-100
TB-50
Benchmark Results
标准度量:AUC 和 Precision
论文和代码
论文质量极高,均以各大顶会论文为主,并且都是最前沿的会议和算法。会议有CVPR2019、AAAI2019、NIPS2018和 ECCV2018。
算法涉及:SiamMask、SiamRPN++、C-RPN、DaSiamRPN、ACT、VITAL、SiamRPN、LSART、DRT和KCF系列等。
benchmark_results 链接:
https://github.com/foolwood/benchmark_results