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[CVPR2019]我对Siamese网络的一点思考(SiamMask)

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HansonuploandLv.8 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:33:56
干货满满~
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CarlosMutLv.6 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:34:56
膜拜
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HansonuploandLv.8 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:35:01
不要说kcf,就是mosse对工业界来说也比以前的方法从跟踪轨迹的稳定性来说要好无数倍
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HansonuploandLv.8 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:35:19
大牛工作,不过,一看开头,Poster都算是遗憾了,忍不住流下了悲伤的泪水[大哭][大哭][大哭]
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CarlosMutLv.6 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:35:51
击节而赞
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HansonuploandLv.8 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:36:42
MSRA的一篇跟踪文章,目前还没有放出来。SA-Siam的系列工作,整个系列都非常值得关注。
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TuwasHeliaLv.8 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:37:18
支持多目标VOS。但感觉多目标跟踪和单目标跟踪的跨度比较大。多目标以检测为主后关联方法为主。运行多个单目标算法并不经济。
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HansonuploandLv.8 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:38:11
1,我没是对每个小的RoW的mask进行预测,如果对于所有的RoW都保持分辨率会极大的消耗计算资源,这种做法来源为DeepMask。同时,FCN确实要在精度上远好于我的这种做法,我最近做一些VOS的算法都是采用FCN的结构。
2. 可以,我们refine那部就只做的一个。mask预测那么多是懒得改代码了,所以直接输出多个。还有一个更重要的问题,如果只预测一个,会对论文来说比较难看,相当于先找了个位置,然后在那个位置预测一下mask,同时产生score+box+mask的立场就不存在了。会比较尴尬。我们deepmask那个代码里面放了这种cascade的版本,也非常简单非常快。
3. refine部分基本不耗费时间。你可以该一下脚本,把refine去掉。时间基本没影响。所以可能我真的需要考虑一下用你说的2来优化一下。
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CarlosMutLv.6 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:38:57
Learning regression and verification networks for long-term visual tracking

我觉得这篇非常不错。
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TuwasHeliaLv.8 显示全部楼层 发表于 2022-8-19 14:39:43
因为。。。谁要是复现了SiamRPN,我直接送上我的Mask分支代码。我会找个合适的地方来放这部分代码,只有这部分的所有权归我。
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