Pytorch上的SiamFC 这是pytorch版本的siamfc。 教程笔记本已添加。 我从黄的git借来了一些代码： : ，非常感谢。 先决条件 强烈建议您需要Anaconda Env。 和一个好的火炬。 我使用自定义的训练方法来重复结果。 讲解 基准 参考 如果您认为这项工作有用，请考虑引用 ↓[原始方法]↓ @inproceedings{bertinetto2016fully, title={Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking}, author={Bertinetto, Luca and Valmadre, Jack and Henriques, Jo{\~a}o F and Vedaldi, Andrea and Torr, Philip H S}, booktitle={

SiamFC-TensorFlow TensorFlow端口的跟踪方法在论文《描述。 特别是，它是在作为基线呈现的改进版本，可在高帧速率下实现最新性能。 本文中介绍的其他方法（性能相似，网络较浅）尚未移植。 注意1 ：结果应该与我们的MatConvNet实现类似（即稍好或差）。 但是，要进行直接比较，请参阅项目页面中提供的预先计算的结果或原始代码，您可以在找到这些原始代码。 注意2 ：目前，此代码仅允许在正向模式下使用预训练的网络。 使用virtualenv进行设置 如果尚未pip install virtualenv 使用Python 2.7创建新的virtualenv virtu

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SiamFC-TensorFlow SiamFC跟踪器的TensorFlow实现 介绍 这是的的TensorFlow实现。 您可以在找到MatConvNet的原始版本。 该SiamFC作者也已经发布了跟踪装置（只使用预训练的模型）中的TensorFlow端口。 此TensorFlow实现旨在实现以下目标： 自成体系。 数据准备，模型训练，跟踪，可视化和记录功能合而为一。 正确性。 跟踪性能应类似于MatConvNet版本。 效率。 训练和推理程序应尽可能高效。 模块化。 整个系统应模块化，并易于通过新思路进行扩展。 可读性。 该代码应清晰一致。 主要结果 在配备GeForce G

这是在看siamfc++源码：https://github.com/MegviiDetection/video_analyst的阅读笔记，会根据一些重要的方面记一点笔记，希望大家下载后能结合博客看，谢谢

SiamFC：利用全卷积孪生网络进行视频跟踪-附件资源

SiamFC孪生神经网络目标跟踪（python代码）

用Siamfc的方法实现目标跟踪，数据集可以自行下载，有需要也可以私聊我

这是2020年旷视发表在AAAI上的论文，代码已经公布，此ppt是我组会汇报所做，思路清晰，语言简洁