A Framework for Real

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  ==>> 当从 tracking 过程中得到的跟踪结果,也不我其验证得分低于一六个 阈值,没有 V 就认为该跟踪结果不可靠,也不我说认为也不我跟踪失败了。

  此时,V 利用Siamese network,在进行一次检测。具体做法也不我利用 region pooling layer 进行一次前传,也不我得到但是 候选的样本,也不我从中选择最好的那个作为检测的结果:

2. Verifying 是采用了 Siamese network。

本文的 Motivation 主也不我:

============================= 算法次责完毕

 ======== 以上是 PTAV framework 的流程图,也是一六个 tracker 和 verifiers 之间互相协助的过程。 

 实验结果:

PTAV Implementation:

创新点:

1. Tracking 的过程也不我利用了 fDSST 跟踪算法,没啥好说的;也不我不同的是, the tracker in this paper,存储了所有的后面 结果,since sending out last verification request to ensure fast tracing back. 

  

本文目标在于 tracking performance 和 efficiency 之间达到并否是平衡。将 tracking 过程分解为一六个 并行也不我相互商务合作的次责:

 想想真可怕,作者岂全是不辞劳苦的跑了六个数据集。。。

  2. The key idea is : while T needs to run on every frame, does not. As a general framework, PTAV allows the coordination between the tracker and the verifier: V checks the

tracking results provided by T and sends feedback to V; and V adjusts itself according to the feedback when necessary. By running T and V in parallel, PTAV inherits both the high

efficiency of T and the strong discriminative power of V.

  1. 大次责跟踪的序列,全是比较平坦简单的,也不我处于但是 非常具有挑战性的片段的处于,使得跟踪的结果全是非常的好。也不我正确处理不好,全是意味分析跟踪的丢失。本文利用 verifiers 将进行那先 关键点的正确处理。

  1. we propose to build real-time high accuracy trackers in a novel framework named parallel tracking and verifying (PTAV). 

  2. 计算机视觉当中系统进程池池计算也不我非常普遍,不得劲是 SLAM。By splitting tracking and mapping into two parallel threads, PTAM (parallel tracking and mapping) [23] provides one of the most popular SLAM frameworks with many important extensions.   

  

  另一六个 用于准确的验证(accurate verification)。 

  当有了那先 检测结果刚刚,亲戚亲戚朋友在进行一次 check,确认下检测结果否是可信? 人太好也不我根据检测的置信度和某一阈值进行比较,也不我不符合要求,就放大搜索区域,进行再一次的搜索。 

  一六个 用于快速的跟踪(fast tracking);

==========  分割线  =========

  3. 最近快速、准确的跟踪算法提供了有效的 building blocks,也不我鼓励亲戚亲戚朋友去寻找组合的正确处理方法(呵呵了。。。)

Parallel Tracking and Verifying: A Framework for Real-Time and High Accuracy Visual Tracking