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    学习用于视觉跟踪的深度紧凑图像表示

    在本文中,我们研究了跟踪可能非常复杂背景的视频中运动物体轨迹的挑战性问题。与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比,我们采用不同的方法,受深度学习架构的最新进展的启发,更加强调(无监督)特征学习问题。具体来说,通过使用辅助自然图像,我们离线训练堆叠去噪自动编码器,以学习对变化更加鲁棒的通用图像特征。然后是从离线培训到在线跟踪过程的知识转移。在线跟踪涉及分类神经网络,该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成,作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明,当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时,我们的深度学习跟踪器更准确,同时保持低计算成本和实时性能单位(GPU)。

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    基于粒子群优化算法的函数寻优算法研究_matlab粒子群优化算法

    粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究,鸟类捕食时,找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法就是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的,算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解,每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离,速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整,从而实现个体在可解空间中的寻优。 假设在一个 D D D维的搜索空间中,由 n n n个粒子组成的种群 X = ( X 1 , X 2 , ⋯   , X n ) \boldsymbol{X}=(X_1,X_2,\dotsm,X_n) X=(X1​,X2​,⋯,Xn​),其中第 i i i个粒子表示为一个 D D D维的向量 X i = ( X i 1 , X i 2 , ⋯   , X i D ) T \boldsymbol{X_i}=(X_{i1},X_{i2},\dotsm,X_{iD})^T Xi​=(Xi1​,Xi2​,⋯,XiD​)T,代表第 i i i个粒子在 D D D维搜索空间中的位置,亦代表问题的一个潜在解。根据目标函数即可计算出每个粒子位置 X i \boldsymbol{X_i} Xi​对应的适应度值。第 i i i个粒子的速度为 V = ( V i 1 , V i 2 , ⋯   , V i D ) T \boldsymbol{V}=(V_{i1},V_{i2},\dotsm,V_{iD})^T V=(Vi1​,Vi2​,⋯,ViD​)T,其个体最优极值为 P i = ( P i 1 , P i 2 , ⋯   , P i D ) T \boldsymbol{P_i}=(P_{i1},P_{i2},\dotsm,P_{iD})^T Pi​=(Pi1​,Pi2​,⋯,PiD​)T,种群的群体最优极值为 P g = ( P g 1 , P g 2 , ⋯   , P g D ) T \boldsymbol{P_g}=(P_{g1},P_{g2},\dotsm,P_{gD})^T Pg​=(Pg1​,Pg2​,⋯,PgD​)T。 在每次迭代过程中,粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置,即 V i d k + 1 = ω V i d k + c 1 r 1 ( P i d k − X i d k ) + c 2 r 2 ( P g d k − X i d k ) (1) V_{id}^{k+1}=\omega V_{id}^k+c_1r_1(P_{id}^k-X_{id}^k)+c_2r_2(P_{gd}^k-X_{id}^k)\tag{1} Vidk+1​=ωVidk​+c1​r1​(Pidk​−Xidk​)+c2​r2​(Pgdk​−Xidk​)(1) X i d k + 1 = X i d k + V k + 1 i d (2) X_{id}^{k+1}=X_{id}^k+V_{k+1_{id}}\tag {2} Xidk+1​=Xidk​+Vk+1id​​(2)其中, ω \omega ω为惯性权重; d = 1 , 2 , ⋯   , n d=1,2,\dotsm,n d=1,2,⋯,n; k k k为当前迭代次数; V i d V_{id} Vid​为粒子的速度; c 1 c_1 c1​和 c 2 c_2 c2​是非负的常数,称为加速度因子; r 1 r_1 r1​和 r 2 r_2 r2​是分布于 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间的随机数。为防止粒子的盲目搜索,一般建议将其位置和速度限制在一定的区间 [ − X m a x , X m a x ] [-X_{max},X_{max}] [−Xmax​,Xmax​]、 [ − V m a x , V m a x ] [-V_{max},V_{max}] [−Vmax​,Vmax​]。

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