目标识别的评价指标主要有ROC曲线，missrate（MR，其实就是FALSE Positive）、FPPI、FPPW等。单图像跟踪的评价指标主要有两个，一个是pixel error，一般是算中心距离，另一个是overlap rate，区域重叠率，用重叠区域除以两个矩形所占的总面积Aoverlap /（A1+A2-Aoverlap），常常用pixe
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2024-05-04 23:01:44
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Precision plot: percentages of frames whose estimated locations lie in a given threshold distance to ground-truth centers.追踪算法估计的目标位置（bounding box）的中心点与人工标注（ground-truth）的目标的中心点，这两者的距离小于给定阈值的视频帧的百分比。不
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2024-03-22 21:35:48
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#ifdef _CH_
#pragma package <opencv>
#endif
#ifndef _EiC
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
#include <ctype.h>
#endif
IplImage *image = 0, *hsv = 0, *hue = 0, *m
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2024-05-09 11:29:11
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前段时间接触了一些目标跟踪的场景，本文主要汇总目标跟踪的常用评估指标，主要包括下面几类：容易理解的概念：FP、FN、TP、id switch、ML、MT更加综合的概念：MOTA、IDF1、MOTP、HOTA主要的介绍集中在HOTA，因为这个评估指标比较新，我能看到的讲解都比较少一点，所以展开详细介绍一下。这个评估指标在2021年提出就迅速被采用，可见其综合评估能力强悍。受限于篇幅，关于MOTA实际
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2024-04-01 02:04:06
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前言整个项目都是用C语言实现的，算法这块参考了这位大佬的demo，采用粒子滤波的方法，由于能力有限，没有使用K210的KPU模块，所以整体来说，这个项目还有很大的改进空间，后续将继续尝试其他的方法，引入KPU模块，进一步发挥K210的性能。 另外就是，我用的开发板是亚博智能的k210开发板，以及他们提供的SDK，开发环境是VScode+CMake+kendryte-toolchain，具体按照官方
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2024-08-01 17:23:06
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一、项目简介最近项目的原因开始研究长时跟踪的解决方案，主要的难点在于 1.需要在目标长时间丢失的情况下一直等待目标出现，出现后重新识别. 2.需要控制云台实时转动防止目标跑出视野之外，需要考虑云台与跟踪算法的闭环。传统的和AI的都尝试做了复现，传统的主要使用了基于opencv的KCF和CRST算法，单独拿一篇博客来说。 博客地址：AI的在调研复现了几个跟踪算法后感觉商汤的PYSOT针对我们的需求效
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2024-05-09 09:57:39
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6.特定目标车辆追踪项目介绍：运动目标跟踪一直以来都是一项具有挑战性的 工作, 也是研究的热点方向. 现阶段, 随着硬件设施 的不断完善和人工智能技术的快速发展, 运动目标 跟踪技术越来越重要. 目标跟踪在现实生活中有很 多应用, 包括交通视频监控、运动员比赛分析、智能人机交互 、跟踪系统的设计 等. 由于在目标跟踪中存在形态变化、图像分辨率低、背景复杂等情 况, 因此研究出一个性能优良的跟踪器势
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2024-08-01 07:55:59
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特征：如果目标快速变形，基于HOG的梯度模板就跟不上了，如果快速变色，基于CN的颜色模板就跟不上了。置信度指标:高置信度更新：只有在跟踪置信度比较高的时候才更新跟踪模型，避免目标模型被污染，减少模型漂移与更新次数，同时提升速度。1）最大响应值：最大响应分数Fmax。2）平均峰值相关能量(average peak-to correlation energy, APCE)：反应响应图的波动程
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2024-05-06 10:36:46
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一、OTB评估指标OTB 可以用来衡量你的目标跟踪算法好坏，它包含一些 benchmark 结果，打好标记（即ground-truth.txt )的数据集，以及一个用来测试你的算法的代码库。数据集包括50帧的序列和100帧的序列，其中50帧序列的数据集是2013年提出来的，100帧的数据集是2015年提出来的，所以OTB50也叫OTB2013，OTB100也叫OTB2015，相关的数据集和测试代码
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2024-06-10 10:44:13
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参考链接：CVPR2018论文：Learning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for Visual Tracking1、Github代码下载地址：https://github.com/lifeng9472/STRCF2、从如下地址下载matconvnet，并解压到external_libs/matconvnet/ 路径 http
目标跟踪算法包括单目标跟踪和多目标跟踪，单目标跟踪在每张图片中只跟踪一个目标。目前单目标跟踪的主要方法分为两大类，基于相关滤波(correlation filter)的跟踪算法, 如CSK， KCF, DCF, SRDCF等；基于深度学习的跟踪算法，如SiamFC, SiamRPN, SiamRPN++等。相比之下，相关滤波的速度更快，深度学习的准确性更高。 跟踪算法综述：https://w
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2023-12-05 20:29:56
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一. 关于单目标跟踪本人不了解传统的相关滤波法，所有想法总结仅仅建立在深度学习的基础上。对于单目标跟踪而言一般的解释都是在第一帧给出待跟踪的目标，在后续帧中，tracker能够自动找到目标并用bbox标出。关于SOT(single object track)，有两条思路。第一种，我们可以把跟踪粗暴地当做一个配对问题，即把第一帧的目标当做模板，去匹配其他帧。基于这种思路，网络并不需要“理解”目标，只
目标跟踪的评价指标一、单目标跟踪的评价指标1.Precision plot追踪算法估计的目标位置（bounding box）的中心点与人工标注（ground-truth）的目标的中心点，这两者的欧式距离小于给定阈值的视频帧的百分比。不同的阈值，得到的百分比不一样，因此可以获得一条曲线。一般阈值设定为20个像素点。缺点： 没有考虑到目标的大小，导致小目标即使预测框与Ground Truth框相距较远
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2024-02-16 11:31:06
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目录 1. MOT评价指标2. 实现思路3. 计算指标 1. MOT评价指标MOT：multiple object tracking评价出发点：所有出现的目标都要及时能够找到；目标位置要尽可能与真实目标位置一致；每个目标都应该被分配一个独一无二的ID，并且该目标分配的这个ID在整个序列中保持不变。评价指标数学模型： 评价过程的步骤：建立 目标与假设最优间的最优一一对应关系，称为corresp
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2024-08-04 11:41:27
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Transformers in Single Object Tracking: An Experimental Survey动机 该论文的研究动机是分析和评估最近提出的基于Transformer的单目标跟踪方法，并将它们与CNN和手工特征提取方法进行比较。此外，该研究还旨在通过实验评估这些跟踪器的跟踪鲁棒性和计算效率，并在不同的跟踪场景中测量它们的性能，以确定它们在特定情况下的优缺点。该论文的研究
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2024-06-12 19:44:52
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文章目录单目标跟踪知乎综述单目标跟踪知乎综述基于孪生网络的跟踪算法汇总
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2021-09-07 14:12:14
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2015年底的时候，Visual Tracking领域继Object Detection之后，陆续将CNN引入，但是大部分算法只是用在大量数据上训练好的(pretrain)的一些网络如VGG作为特征提取器，结果证明确实用了CNN深度特征对跟踪结果是有较大的改进的。那么其实自己设计一个网络来做跟踪是大家都能够想到的思路，Korea的POSTECH这个团队就做了MDNet。但是为什么其实自己设计网络的
DeepSort+YOLOv3的多目标跟踪开源项目及deepsort原理目录
链接Sort
卡尔曼滤波简单解释匈牙利算法简单解释DeepSortDeepSort相比于Sort改进的地方YOLOv3+DeepSortSortsort同样使用的是TBD(Tracking By Detection)，也就是说先检测，再跟踪。这也是跟踪领域的主流方法。所以，检测器的好坏将决定跟踪的效果。S
一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter)，粒子滤波其实有很多
Temple Color 128数据集下载链接：http://suo.nz/2dKEEL本数据集包含一大组 128 种颜色序列，带有基本事实和挑战因素注释（例如，遮挡） NfS高帧率视频数据集数据集下载链接：http://suo.nz/34o8df第一个更高帧率的视频数据集（称为极品飞车 - NfS）和视觉对象跟踪基准。该数据集包含 100 个视频（380K 帧），这些视频是使用现在常见的更高帧
