Seguimiento de objetivos_Disposición de artículos de Dinghui
Hola a todos, aquí está [Come to a Scallion Cake], esta vez traje un documento sobre el seguimiento de objetivos y lo compartiré con ustedes ~
He investigado sobre algoritmos de seguimiento de objetivos (principalmente SOT de seguimiento de un solo objetivo) durante un período de tiempo y he estudiado más de 40 documentos de conferencias importantes. Por lo tanto, configuré una nueva columna Seguimiento de objetos (SOT) ｜ documentos de reuniones principales ｜ notas de estudio , notas en papel para compartir con usted, para que pueda comprender rápidamente el progreso del seguimiento de objetivos y dominar diferentes ideas de algoritmos. Bienvenidos a todos a discutir y escribir sus propios pensamientos en el área de comentarios ~
Este artículo es un resumen de los títulos de los documentos relevantes, que es conveniente para que todos lo encuentren. Al final, existe la tendencia de desarrollo del seguimiento de objetivos en los últimos tres años. Para notas de análisis de papel específicas, vea otros artículos en la columna, bienvenido a prestar atención.
Para notas de análisis de artículos específicos, vea otros artículos en la columna, todos pueden prestar atención, el enlace es el siguiente:
Seguimiento de objetivos | Últimos tres años | 45 artículos de conferencias principales
Seguimiento de objetivos organizados | Siete conjuntos de datos |
Seguimiento de objetivos organizados | Nota en papel Compartir | ICCV-6 documentos
sobre seguimiento de objetivos｜Compartir notas en papel｜ICCV-2 Documentos
sobre seguimiento de objetivos｜Compartir notas en papel｜ECCV-6 Documentos
sobre seguimiento de objetivos｜Compartir notas en papel｜CVPR-12 Documentos
sobre seguimiento de objetivos｜Compartir notas en papel｜ Documentos de CVPR-10 (1)
Seguimiento objetivo｜Compartir notas en papel｜Artículos de CVPR-10 (2)
Directorio de artículos
Artículos ICCV-2021-6
| Tema del ensayo |
|---|
| Aprendiendo a rastrear objetos de videos sin etiquetar |
| Transformador espacio-temporal de aprendizaje para seguimiento visual |
| Aprendiendo a desenfocar adversariamente el seguimiento de objetos visuales |
| HiFT: Transformador de funciones jerárquicas para seguimiento aéreo |
| Aprenda a hacer coincidir: diseño de red de coincidencia automática para el seguimiento visual |
| Seguimiento de objetos asociados a prominencia |
CVPR-2021-10 artículos
| Tema del ensayo |
|---|
| Aprendiendo a filtrar: red de relaciones siamesas para un seguimiento robusto |
| STMTrack: seguimiento visual sin plantillas con redes de memoria espacio-temporales |
| LightTrack: búsqueda de redes neuronales ligeras para el seguimiento de objetos a través de la búsqueda de arquitectura One-Shot |
| Alpha-Refine: mejora del rendimiento del seguimiento mediante una estimación precisa del cuadro delimitador |
| Seguimiento gráfico de la atención |
| CapsuleRRT: seguimiento de regresión consciente de las relaciones a través de cápsulas |
| Aprendizaje progresivo no supervisado para el seguimiento visual de objetos |
| Hacia un seguimiento de objetos más flexible y preciso con lenguaje natural: algoritmos y puntos de referencia |
| Rastreador de lenguaje natural siamés: seguimiento por descripciones de lenguaje natural con rastreadores siameses |
| Redes siamesas equivalentes de rotación para el seguimiento |
CVPR-2020-10 artículos
| Tema del ensayo |
|---|
| SiamCAR: clasificación y regresión totalmente convolucional siamesa para el seguimiento visual |
| Red adaptativa de caja siamesa para seguimiento visual |
| Redes de Atención Siamesas Deformables para Seguimiento Visual de Objetos |
| Atención guiada por correlación para seguimiento visual basado en detección de esquinas |
| Siam R-CNN: Seguimiento visual por re-detección |
| Regresión probabilística para seguimiento visual |
| Aprendizaje en línea asistido por el estimador recursivo de mínimos cuadrados para el seguimiento visual |
| ROAM: modelo de seguimiento de optimización recurrente |
| Ataques adversarios de un disparo en el seguimiento visual con doble atención |
| AutoTrack: hacia el seguimiento visual de alto rendimiento para UAV con regularización espacio-temporal automática |
ECCV-2020-6 artículos
| Tema del ensayo |
|---|
| PG-Net: Píxel a red de coincidencia global para seguimiento visual |
| CLNet: una red latente compacta para rastreadores siameses de ajuste rápido |
| Learning Feature Embeddings for Discriminant Model based Tracking |
| Object Tracking using Spatio-Temporal Networks for Future Prediction Location |
| Know Your Surroundings: Exploiting Scene Information for Object Tracking |
| Tracking Emerges by Looking Around Static Scenes, with Neural 3D Mapping |
CVPR-2019-12篇
| 论文题目 |
|---|
| Unsupervised Deep Representation Learning for Real-Time Tracking |
| Tracking by Animation: Unsupervised Learning of Multi-Object Attentive Trackers |
| Object Tracking by Reconstruction With View-Specific Discriminative Correlation Filters |
| Target-Aware Deep Tracking |
| SPM-Tracker: Series-Parallel Matching for Real-Time Visual Object Tracking |
| SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking With Very Deep Networks |
| Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking |
| Graph Convolutional Tracking |
| ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization |
| Visual Tracking via Adaptive Spatially-Regularized Correlation Filters |
| ROI Pooled Correlation Filters for Visual Tracking |
| Siamese Cascaded Region Proposal Networks for Real-Time Visual Tracking |
ICCV-2019-2篇
| 论文题目 |
|---|
| Learning Discriminative Model Prediction for Tracking |
| GradNet Gradient-Guided Network for Visual Object Tracking |
整体发展趋势
2019年
CVPR-2019-12篇
ICCV-2019-2篇
19年的文章很多还是在讨论滤波器和使用基础方法改进siamese
2020年
CVPR-2020-10篇
ECCV-2020-6篇
20年很多使用了动态模板、anchor-free、提高精度等方法
2021年
CVPR-2021-10篇
ICCV-2021-6篇
21年则使用transformer、将cv和nlp结合，更关注形变、消失等跟踪问题，以及一些新的学习方法
之后我将在专栏目标跟踪(SOT)｜顶会论文｜学习笔记中，分享近三年的四十多篇顶会文章的详细笔记，方便大家快速入门。
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