文件名称：GOTURN:纸张源代码-Source code learning
文件大小：463KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-13 20:09:36
系统开源
GOTURN 这是我们的跟踪器GOTURN：使用回归网络进行通用对象跟踪的C ++代码。 我们的跟踪器的python实现可以在@nrupatunga的 GOTURN出现在本文中： ， （ ，（ ，（ ， 欧洲计算机视觉会议（ECCV），2016年（印刷中） GOTURN解决了单个目标跟踪的问题：在视频的第一帧中给定对象的边界框标签，我们将在视频的其余部分跟踪该对象。 请注意，我们目前的方法无法处理遮挡。 但是，对于视点变化，光照变化和变形来说，它是相当健壮的。 这是我们的系统工作原理的简要概述： 使用带有边界框标签（但没有类信息）的视频和图像的集合，我们训练了一个神经网络来跟踪通用对象。 在测试时，网络无需任何微调就可以跟踪新颖的对象。 通过避免微调，我们的网络能够以100 fps的速度进行跟踪。 如果您发现此代码对您的研究有用，请引用： @inproceedings
【文件预览】：
GOTURN-master
----cmake()
--------Modules()
----nets()
--------tracker.prototxt(9KB)
--------solver.prototxt(275B)
----LICENSE(1KB)
----imgs()
--------pull7f-web_e2.png(236KB)
----src()
--------visualizer()
--------tracker()
--------native()
--------train()
--------test()
--------loader()
--------helper()
--------network()
----.gitignore(58B)
----CMakeLists.txt(5KB)
----README.md(9KB)
----scripts()
--------unzip_imagenet.sh(383B)
--------Fscore_v1.0()
--------show_tracker_val.sh(583B)
--------train.sh(1KB)
--------download_trained_model.sh(187B)
--------download_model_init.sh(183B)
--------save_videos_test.sh(534B)
--------evaluate_val.sh(908B)
--------show_tracker_test.sh(515B)