【文件属性】：
文件名称：matlabauc代码-UL-Tracker-AAAI2019:UL-Tracker的Matlab代码（AAAI2019）
文件大小：108KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 09:49:21
系统开源
Matlab的耳语UL追踪器
该存储库包含以下论文的Matlab代码：
杨凌霄，张大卫，张蕾
介绍
本文提出了一种以无监督的方式离线预学习DCFNet
[1]的方法。
它将优化公式化为两阶段的学习管道，通过在目标定位和网络优化之间交替来迭代地更新跟踪器。
此外，跟踪器是从一部电影中学到的，除了收集成千上万个视频剪辑或数百万个图像外，还可以轻松地从中获取数据。
训练有素的网络可以直接在DCFNet软件[2]中使用。
您可以简单地在'model
/'中使用给定的模型来重现类似的结果，如下所示。
要求
1.
MatConvNet-1.0-beta24
or
latest
2.
git
clone
https://github.com/ZjjConan/UL-Tracker-AAAI2019.git
请遵循此步骤以编译具有GPU支持的MatConvNet。
选项：要提取SSW提案，我们使用OpenCV3.0和，请访问mexopencv的网站，使用opencv
extra
contrib模块对其进行编译。
预处理数据
我们在以下链接中提供了《肖申克的救赎》的摘录提案和图像。
对于其他电影，感兴趣
【文件预览】：
UL-Tracker-AAAI2019-master
----preprocess()
--------ul_video2frames.m(1KB)
--------ul_extract_proposals.m(2KB)
--------save_bbox_parfor.m(82B)
--------ul_group_frames.m(1KB)
----ul_setup_project.m(720B)
----layers()
--------ResponseLossL2.m(2KB)
--------DCF.m(3KB)
----utils()
--------ul_draw_bbox.m(3KB)
--------generate_bilinear_grids.m(866B)
--------ul_make_dir.m(109B)
--------ul_dir.m(514B)
--------ul_read_img.m(267B)
----ul_create_imdb.m(454B)
----model()
--------ul_DCFNet.mat(75KB)
----ul_demo_preprocess.m(906B)
----LICENSE.md(1KB)
----README.md(4KB)
----ul_demo_trainnet.m(2KB)
----training()
--------trainFcn()
--------ul_get_train_batch.m(1KB)
--------create_imdb.m(3KB)
--------ul_cnn_train_dag.m(5KB)
--------trackFcn()
----.gitignore(14B)