文件名称：权重系数确定matlab代码-Daikenan-ASRCF:代克南
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更新时间：2024-06-11 07:45:55
系统开源
权重系数确定matlab代码中华全国妇女联合会 通过自适应空间正则相关滤波器（ CVPR2019 Oral ）进行视觉跟踪。 抽象的 在这项工作中，我们提出了一种新颖的自适应空间-正则化相关滤波器（ASRCF）模型，以同时优化滤波器系数和空间正则化权重。 首先，这种自适应空间正则化方案可以学习特定对象的有效空间权重及其外观变化，因此可以在跟踪过程中获得更可靠的滤波器系数。 其次，我们的ASRCF模型可以基于乘子的交替方向方法进行有效优化，其中每个子问题都有封闭的解。 第三，我们的追踪器应用了两种CF模型来分别估计位置和规模。 位置CF模型利用浅层和深层特征的集合来准确确定最佳位置。 比例尺CF模型可用于多比例尺浅层特征，以有效地估计最佳比例尺。 在五个最新基准测试上的大量实验表明，我们的跟踪器在许多先进算法的支持下表现出色，其实时性能为28fps。 论文链接 引文 如果您在工作中使用该代码或与ASRCF跟踪器进行比较，请引用以上出版物。 Bibtex条目： @InProceedings{Dai_2019_CVPR, author = {Dai, Kenan and Wang, Dong