1. YaqiLYU在知乎问题【计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？】下的回答
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，尤其是相关滤波类方法，分享一些我认为比较好的算法，顺便谈谈我的看法。 第一部分：目标跟踪速览 先跟几个SOTA的tr
第一部分：目标跟踪速览 先跟几个SOTA的tracker混个脸熟，大概了解一下目标跟踪这个方向都有些什么。一切要从2013年的那个数据库说起。。如果你问别人近几年有什么比较niubility的跟踪算法，大部分人都会扔给你吴毅老师的论文，OTB50和OTB100(OTB50这里指OTB-2013，OTB100这里指OTB-2015，50和100分别代表视频数量，方便记忆)： Wu Y, Lim J, Yang M H. Online object tracking: A benchmark [C]// CVP
快要开始写毕业论文了，算法性能测试不可避免，今天要写的这些东西大部分是在年前弄完的，趁热记录一下。
AI科技评论按：本文源自YaqiLYU在知乎问题【计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？】下的回答，AI科技评论已获得授权发布。 相信很多来到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的tracker。我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向，接下来我将介绍我所
如今，配备摄像头的无人机或通用无人机已经广泛地应用在农业、航空摄影、快速交付、监视等多个领域。
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。我们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们所认识的目标跟踪，尤其是相关滤波类方法，分享一些我们认为比较好的算法，顺便谈谈我的看法。
【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，
https://github.com/foolwood/benchmark_results
作者 | YaqiLYU 来源 | YaqiLYU的知乎问答 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，尤其是相关滤波类方法，分享一些我认为比较好的算法，顺便谈
论文：paper 结合了CN和KCF的多尺度扩展，看文章之前就听说很暴力，看了以后才发现原来这么暴力。 论文的前一半讲KCF，后一半讲做的实验，中间一点点大概半页的内容讲了怎么进行尺度适应。原文的3.3部分 这里有一张图：
若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章（曾上过csdn综合热榜的top1）：
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。
在零售业中，了解顾客行为对于优化店铺布局、提升顾客体验和增加销售额至关重要。视觉跟踪技术，作为行为分析的一种手段，通过分析摄像头捕获的视频数据，提供了一种自动化和高效的解决方案。本文将深入探讨视觉跟踪技术的原理、在零售分析中的应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
导读：2016国际人工智能联合会议（IJCAI2016）于7月9日至7月15日举行，今年会议聚焦于人类意识的人工智能，本文是IJCAI2016接收论文。除了论文详解之外，我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 基于可靠记忆的视觉追踪 摘要 在本文中，我们提出了一个新的视觉追踪架构，它能在大量视频中智能地发现可靠模式，用来减少长期追踪任务中的偏移误差。首先，我们设计了一种基于离散傅里叶变化（DFT-based）的视觉追踪器，它能够在确保实时表现的情况下对大量样本进行追踪。然后我们提出了一种新的使用
python-opencv3.0新增了一些比较有用的追踪器算法,这里根据官网示例写了一个追踪器类
本文分析nginx的event在初始化时的第一个步骤，就是执行每个类型为NGX_EVENT_MODULE的模块的create_conf函数。该版本一共有8个这样的模块。下面我们看一下各个模块create_conf函数的代码。 这是ngx_event_core_module模块的create_conf函数。
AI 科技评论按，本文作者 Qiang Wang，原载于知乎，AI 科技评论获得授权转载。
最近在写yolo_kcf，前面的测试其实还算比较顺利，关于状态切换，今天遇到了一个坑，现在还没有解决，写出来记录一下，看是不是自己知识有盲区啊。
视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义。在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法，更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习（神经网络）和相关滤波器等方法。本文主要介绍以下几点：什么是视觉目标跟踪（单目标跟踪）、单目标跟踪的基本结构（框架），目标跟踪存在的挑战，目标跟踪经典相关方法及研究趋势等。
通知：这篇推文有10篇论文速递信息，涉及人脸表情识别、人脸替换、3D人脸重建、Re-ID、目标检测和目标跟踪等方向 Note：最近一直有童鞋私聊问我，有没有相关的讨论群，于是今天我新建了CVer微信讨论群。愿意加入群聊的童鞋请下拉至文末，扫码进群，谢谢 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-16 [计算机视觉论文速递] 2018-03-14 人脸 [1]《Deep Structure Inference Network for Facial Action Un
在视频监控与分析中，视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法需要协同工作，今天跟大家分享的开源库，给出了一个基于OpenCV的开源实现。供大家学习参考。
DJI的Onboard SDK可以学习的Demo很少，我在Github上面找到一个4年前使用DJI M100+ROS的行人追随项目，我想借此项目来学习一些东西。
该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法
视觉目标跟踪（Visual Object Tracking）是计算机视觉领域的一个重要问题。尽管近年来受到了广泛研究，目标跟踪问题由于本身的高难度、高质量数据的稀少，研究热度比目标检测、语义分割等基本视觉任务略低一些。深度学习的发展和计算机算力的增强带来了视觉算法性能的突飞猛进，而目标跟踪领域中基于深度神经网络的方法只在近几年才初见端倪，可谓大有可为。
有一段时间没有看tracking了，前面一个月老师没有找，我也没有看文章，主要去看c++和cs231n去了。上周一老师找了我一次，于是赶紧把tracking又拾起来，把老师给的视频在前面的代码上跑了下，这周又看了篇新论文。 最开始的应该是MOOSE，作者没有给源码，所以论文理解得并不是很透彻，CSK以及KCF/DCF都是仔细研究了源码的，自认为还算比较了解了，接下来的CN,其实了解了KCF/DCF就很简单了，无非是另一种多特征的融合，融合方式都差不多。 昨天开始看DSST，只看了前面的部分，后边的实验没有怎么看，又去看了下matlab的源码，代码结构很清晰，因为框架还是CSK得大框架，结合作者的注释很快就看完了，做个整理。 MOOSE paper 是跟踪领域相关滤波的第一篇文章，开创性意义。 CSK paper 利用循环矩阵解决了训练量的问题，不用在进行随机仿射来得到样本。这个是单通道的， 作者只使用了灰度信息。 KCF/DCF paper 和CSK是同一个作者，和CSK的改进很小，主要贡献和CSK相比在于提供了一种把多通道特征融合进相关滤波框架的方法。 CN paper 和KCF/DCF是同一时期的，不同的是用了颜色通道，论文里作者比较了各种颜色空间的表现。 DSST paper DSST解决了另外一个关键问题，那就是尺度更新。 这5篇文章是相关滤波的基础，今天这里主要写一下DSST的论文思路。
最近的学习涉及到 KCF 追踪算法，然而在我的 OpenCV 中找不到 KCF 的头文件，查阅资料发现还需要安装 OpenCV_contrib 这个模块，但又不想重装我的 OpenCV，于是就在我的 WSL(ubuntu18.04) 里面重新装一个 OpenCV，顺便记录一下坑，以防再掉进去
AI 科技评论按：本文为上海交通大学林天威为 AI 科技评论撰写的独家稿件，得到了其指点和审核，AI 科技评论在此表示感谢。 视频中的人体动作分析是计算机视觉研究领域中的一个重要方向，包括动作分类，时序动作检测，时空动作检测等等方向。前几天日本东京大学在 arXiv 上放出的一篇论文（大概是 CVPR 投稿文章吧）提出了一个新的人体动作分析问题：第一人称视频中的行人轨迹预测问题，并提出了一个新的数据集以及一个新的行人轨迹预测算法。 论文的题目为：Future Person Localization in F
选自arXiv 作者：Feng Li等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 视觉追踪在多样本的历史追踪结果中学习时，可能遭遇过拟合问题，并在有遮挡的情况下导致追踪失败。为此，哈尔滨工业大学在本文中提出了 STRCF。通过引入时间正则化，STRCF 可以在有遮挡情况下来成功追踪目标，同时能够很好地适应较大的外观变化。该模型在准确率、鲁棒性和速度方面都表现良好，可实时追踪目标。 最近几年我们见证了判别相关滤波器（DCF）在视觉追踪领域的飞速进展。利用训练样本的周期性假设，通过快速傅立叶变换
在本文中，我们将谈到如何用 OpenCV 的多目标追踪API，通过使用 MultiTracker 类来实现。我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。
日常我们开发中 yml 配置文件中应该会存储很多程序用到的变量值，但是涉及到一些关键性的比如密码之类的配置项，就会有很大的安全隐患，一旦源码泄露，那我们的数据库也就不安全了。
第一部分：CPU real-time tracker 终极鲁棒的人脸跟踪 关于跟踪，除了鲁棒性 (robust) 和准确性 (accuracy)，这个专栏更关注跟踪算法的速度 (speed)，2014
关于HOG特征（梯度统计直方图）简单介绍一下，首先是对原图进行灰度化（hog统计的是梯度信息，色彩几乎没有贡献），再进行gamma压缩和归一化（减轻光照影响）。然后进行统计，首先是统计每个cell（代码里用的是4_4）里的梯度（包括大小和方向，大小用来加权方向）统计直方图，再把几个cell合并成一个block，作为这个block的hog的特征，并对这个特征进行归一化处理，可以进一步减轻光照影响。 合并成block的时候有两种方式，一种overlap一种non-overlap的，就是分块之间是否有重叠，各有优缺点，没有重叠速度快，但是可能由于连续的图像没有分到一个block里降低特征的描述能力，有重叠的就可以很好的解决这个问题，但是会带来运算开支加大。 如图，是一个11_9的图像，我们把橙色的3_3当作一个cell，统计其中的梯度方向并用幅值加权，假设我们分为9个方向，这样的话每个cell中可以得到9个特征，蓝色（2_2个cell）作为一个block，则每个block就会得到4_9=36个特征，这些特征是按照顺序串联起来的（保证空间特征），如果是overlap的话（边界不够一个block的舍弃），那么行方向可以有2个block，列方向也是有2个block，这样就会得到2_2_36=144维的一个特征，可以发现特征的维度还是很大的。
任意对象跟踪的问题是通过仅仅在线地学习对象外观的模型来解决，使用视频本身作为唯一的训练数据。 尽管这些方法取得了成功，但他们的在线方法本质上限制了他们可以学习的模型的丰富性。需要跟踪的目标是通过起始帧的选择框给出的。框中可能是任意物体，甚至只是物体的某个部分。由于给定跟踪目标的不确定性，我们无法做到提前准备好数据，并且训练出一个具体的（specific）detector。过去几年出现了TLD，Struck和KCF等优秀的算法，但由于上述原因，用于跟踪的模型往往是一个简单模型，通过在线训练，来进行下一帧的更新。
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
Find a way Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3177 Accepted Submission(s): 1031 Problem Description Pass a year learning in Hangzhou, yifenfei arrival hometown Ningbo at finally. L
没错，策划、采购、烹饪、食用、电路、模型、加工、软件、算法一条龙，全是B站up主稚晖君一个人搞定的，且只花了一个周末就完成了。
近年来Siamese网络在单目标跟踪中发展迅速，在近两年的VOT比赛和顶会中Siamese大放异彩。讲者张志鹏将分享经典的siamese跟踪论以及近期的进展。
当Oracle写数据文件遇到错误时，该如何应对呢？是离线文件还是崩溃实例？这个简单问题的技术变化跨度超过了20年。 自Oracle 11.2.0.2版本开始，一个新的隐含参数 - _datafile_write_errors_crash_instance 被引入到数据库中，通过这个参数名就可以了解到其含义：当发生数据文件写错误时，Crash数据库实例。 为什么要引入这个参数呢？这个参数后台解决的是什么问题呢？我在《数据安全警示录》一书上曾经写过多个案例，在归档模式下当发生文件（非SYSTEM文件）写错误
KEGG Reaction 是收录酶促反应相关信息的数据库，包含了所有代谢通路中的酶促反应和一些只在enzyme 数据库中有记录的酶促反应，每条记录用R Number 唯一标识。
论文才刚开始看，但是代码先跑了一下看结果，有一点小坑，记录下： 首先去论文的github上去下载代码：点这里 readme里其实写了怎么搞：
【导读】专知内容组整理了最近五篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Parallel Tracking and Verifying（并行跟踪和验证） ---- ---- 作者：Heng Fan,Haibin Ling 摘要：Being intensively studied, visual object tracking has witnessed great advances in either speed (e.g., with correlation
根据提供的kegg 标识符，返回特定的记录，多个标识符之间用+ 连接，一次最多允许10个标识符，格式如下
DarkLabel是一个轻量的视频标注软件，相比于ViTBAT等软件而言，不需要安装就可以使用, 本文将介绍darklabel软件的使用指南。
【导读】专知内容组整理了最近五篇视觉目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Learning Hierarchical Features for Visual Object Tracking with Recursive Neural Networks（使用递归神经网络学习视觉目标跟踪的层次特征） ---- ---- 作者：Li Wang,Ting Liu,Bing Wang,Xulei Yang,Gang Wang 摘要：Recently, deep lear
本文介绍一下我们在单目标跟踪(VOT)领域的新工作 MixFormer——基于 transformer 的简洁的端到端模型。MixFormer打破了传统的跟踪范式，通过模板与测试样本混合的backbone加上一个简单的回归头直接出跟踪结果，并且不使用框的后处理、多尺度特征融合策略、positional embedding等。目前在 LaSOT, TrackingNet, VOT2020, GOT-10k 等多个数据集上取得了 SOTA 效果，其中VOT2020 EAO达到了0.555，LaSOT和TrackingNet的Norm Precision指标达到了79.9%和88.9%。论文和代码及模型已开源：
看过冰与火的你应该很熟悉这句，有兴趣的可以去好好观赏一番。但是今天我和大家说的是目标跟踪的内容，如果在这部美剧使用了目标跟踪的技术，又是另一个结局。言归正传，我们还是回到真正的目标跟踪技术。
来源：知乎、计算机视觉联盟本文约2000字，建议阅读9分钟本文为你介绍在单目标跟踪(VOT)领域的新工作 MixFormer。 作者丨王利民@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/485189978 本文介绍一下我们在单目标跟踪(VOT)领域的新工作 MixFormer——基于 transformer 的简洁的端到端模型。MixFormer打破了传统的跟踪范式，通过模板与测试样本混合的backbone加上一个简单的回归头直接出跟踪结果，并且不使用框的后处理、多尺度特征融合策略
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