siammask訓練了乙個暹羅網路，該網路同時有三個任務，每個任務對應乙個不同的策略建立目標物件之間的對應關係和新幀中的候選區域。以下是三個任務：
1）以滑動視窗的方式學習目標物件和多個候選之間的相似性度量。
2）使用region proposal network進行邊界框回歸。
3）使用classagnostic binary segmentation進行邊界框回歸。
這三個任務損失之和作為網路訓練的評判。
siammask的追蹤器是基於全卷積siamese網路的，首先要理解該網路。樣例影象z，待選的搜尋影象x，以及cnn
siammask採用乙個2層的神經網路
定義掩膜的損失函式：
文中的第二和第三個任務參考了fully-convolutional siamese networks for object tracking和high performance visual tracking with siamese region proposal network
目標追蹤 多目標追蹤之資料關聯
最近忙著寫 斷更很久，現在和大家分享一下我目前研究的多目標追蹤中的資料關聯問題。首先說明一下我本人目前是做基於船舶自動駕駛的資料融合和多目標追蹤，儘管和計算機視覺方向的多目標追蹤本質是一樣的，但是兩個領域的技術手段是不同的。具體說來，cv方向更側重於高質量高可靠的檢測結果的獲取和提純，而雷達方向則更...
OpenCV中八種不同的目標追蹤演算法
這八種工具包括 boosti ng tracker 和haar cascades adaboost 背後所用的機器學習演算法相同，但是距其誕生已有十多年了。這一追蹤器速度較慢，並且表現不好，但是作為元老還是有必要提及的。最低支援opencv 3.0.0 kcf tracker 比boosting和m...
用OpenCV實現目標追蹤的八種方法
目標跟蹤作為機器學習的乙個重要分支，加之其在日常生活 軍事行動中的廣泛應用，很多國內外學者都對此頗有研究。本文將討論opencv上八種不同的目標追蹤演算法。所以，我們想應用一種一次性的目標檢測方法，然後在之後的幀上都能進行目標追蹤，使這一任務更加快速 更高效。這裡的問題是 opencv能幫我們達到這...