长期跟踪的可靠重新检测
长期跟踪中的可靠重检测中提出的重检测框架代码
重新检测跟踪器基于装订，而深度重新检测跟踪器将HCF作为基准。
对于重新检测跟踪器，只需启动Matlab并运行runTracker.m即可。 要运行后者的深度重新检测跟踪器，请下载VGG-19并按照自述文件中的说明编译Matconvnet。
该代码包括一个用于长期跟踪的通用框架。 您可以轻松地合并自己的基于DCF的跟踪器。
关于速度和性能：
由于我们的框架重新利用了基线跟踪器进行重新检测，因此速度与基线方法密切相关。 仅通过手工制作的功能，重新检测跟踪器就可以在单个CPU上达到40 FPS以上。
在不同的机器上，跟踪性能可能会略有不同（小于1％）。 这是由于可能随时间累积的较小数值效应以及由粒子滤波器引起的随机误差。 增加粒子数后，性能将略有改善，并且更加稳定。
接触
如果您有任何疑问，请随时联系
稍后将介绍
2022-09-09 10:25:10
80.52MB
1
1.下载
https://trackingjs.com/
2.运行例子
纳总一下
发现效果
里面的代码为
<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>tracking.js - face hello world</title>
<link rel="stylesheet" href="assets/demo.css" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >
[removed]</scrip
2022-09-07 10:14:07
160KB
1
译文
TLD：Forward-Backward Error Automatic Detection of Tracking Failures
翻译
水平有限，仅供误导。（交流贴，欢迎站内信指正。）
2022-09-05 10:47:28
1015KB
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