SME:基于时间连续性的Ensemble方法
Robust visual tracking by exploiting the historical tracker snapshots来自2015年ICCV,运用的方法是目标跟踪领域比较少见的多跟踪器组合方法,作者称为SME(Scale-adaptive Mutil-Expert),即尺度自适应
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Robust visual tracking by exploiting the historical tracker snapshots来自2015年ICCV,运用的方法是目标跟踪领域比较少见的多跟踪器组合方法,作者称为SME(Scale-adaptive Mutil-Expert),即尺度自适应
Continue reading最近发现了一个很好的网站paperwithcode,这个网站汇总了大量机器学习论文及其代码。网站对机器学习领域做了详细的分类,可以很方便的在该网站找到感兴趣领域的最新成果和SOTA。SPSTracker便是其中一篇。
SPSTracker: Sub-Peak Suppression of Resp
Continue reading说新其实也不新,这篇论文Multi-kernel Correlation Filter for Visual Tracking来自15年的ICCV,从论文题目来看,作者想强调的工作是多核相关滤波器,不过这篇论文吸引我的地方不在于多核相关滤波器,而在于他的尺度估计方法。现在看来,未能解决边
Continue reading 不知道你有没有这样的困扰,你关注了两个博主,一个在微博更新,一个豆瓣更新,于是你需要下载两个APP去follow你关注的博主,两个平台倒不算多,但如果有一天你关注的博主分布在上百个app中,这就是个大麻烦了。这时候你便可以考虑使用RSS。
Continue readingIDM(Internet Download Manager)下载软件会使得网页dpf阅读器失效,若要使用网页dpf阅读器,请关闭IDM软件。
Continue readingROAM是CVPR2020唯一一篇关于目标跟踪的oral,走的循环神经网络(RNN)方向。创新点有三:
在深度学习方向上对尺度问题的解决方案有二:1、RPN网络 2、边框回归(bounding box regression)。RPN网络相比于多尺度模型增加了对于
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