【小白筆記】目標跟蹤Deep Regression Tracking with Shrinkage Loss

阿新 • • 發佈：2019-01-09

這是ECCV18的一篇文章，使用了深度迴歸網路的框架，引入了收縮損失平衡正負樣本量來提升迴歸網路的效能，文章思路總體比較簡單，下面與大家分享，

1.主要貢獻這篇文章18年四月份掛在Arxiv上，現在中了ECCV18，是Martin作為3作的一篇文章，效能比ECO提升了一大截。下面就來說一下這篇文章吧，有不對的地方歡迎一起討論~ 貢獻1：該論文探究了深度特徵和手工特徵分別對目標跟蹤的影響，主要分析了

文章目錄 1.主要貢獻 2.知識準備 2.1 MDNet 2.2 ROIAlign 3.改進 3.1 網路結構 3.2 自適應的ROIAlign 3.

文章目錄 1. 主要貢獻 2. 方法 2.1模型 2.2優化 2.3 跟蹤框架 3 實驗這是VOT18比賽中獲得優異成績的一個演算法，在short-term中EAO為第一，

Deep Regression Tracking with Shrinkage Loss 論文下載地址：http://suo.im/4ThBkK 論文程式碼：https://github.com/chaoma99/DSLT 本論文是2018 ECCV。提出問題：深

理解出錯之處望不吝指正。本文模型叫做DSLT，將跟蹤任務視為迴歸問題去解決。主要貢獻包括：①.提出一種收縮損失函式，降低背景資訊中的那些簡單負樣本對損失函式的貢獻；②.使用殘差連線，融合多個卷積層和特徵圖。具體的網路結構如下圖所示：在上圖中，紅色虛線左

【寫在前面】 RetinaNet 是目前目標檢測最為優秀的方法之一，值得好好拜讀一下，在COCO資料集上達到了單個模型的state of art 的效果, 由Kaiming He團隊所作，作者發現導致one-stage演算法效能劣於two-stage演算法的主要

很多時候程式中需要使用if的判斷語句，找到合適的處理程式的入口，這裡簡單介紹些if的用法： 1、if -else：不是A，就是B 的判定情況 2、if --elif---else：多個遞進判定過程的使用，比如年齡段的劃分，5<x<10這種就是可以使用該場景，elif同

很多時候定義列表後，會對列表進行訪問，尤其在程式中，需要獲取列表某一個的資料時，更為重要，所以操作列表方式如下： 1、for child in children : print (child) &

很多時候，我們會用到對字串的處理，這裡簡單概括了下列表的一些基礎用法：定義list=['a','b','c'] 1、獲取每個元素的值，因為列表是有序的陣列，根據index即可訪問，從0開始，list[0]='a' 2、修改list中某一個值的方法：list[0]='d' l

好像在遊戲中，使用到字典這個儲存性質的方面比較多，一些屬性的內容等，現在那就聊一聊字典的二、三事兒。 1、在Python中，字典是一系列鍵—值對，person={‘hair’:'blank','sex':'male'},怎樣訪問這個字典中的value值呢？ 2、新增字典中的鍵值對：

引子： Aria2是老東西了，下載服務的佼佼者，越來越成熟手頭裡有個專門用來“ 閒置 ”的Vultr伺服器，Vultr家的伺服器有丟包現象，但最大的優點是價效比極高，頻寬極高，用來搭建科學上網和學習實驗用的服務是非常不錯的選擇，而且還支援Alipay和WeChat P

概念一個類有且僅有一個例項，並自行例項化向整個系統提供這個例項。使用場景確保某個類有且僅有一個類的例項（物件），避免產生過多的例項消耗資源，或者某些需求中，只需一個物件的情況。譬如， IO操作或者資料庫連線類的相關物件，對效能消耗過大地操作，或者頻

博主，之前做微信支付，在網上很少找到支付的文章，所以就抽空把微信支付流程給整理出來，方便各位剛剛接觸微信支付的使用者，參考，如有不好之處，歡迎評論指出 1、必須開通支付，並且有備案的域名和配置 https 2.微信小程式處理 .wxml .js 3 後臺處理部分

註解就是對xml的代替，採用註解的方式會加快開發速度。但是在實際開發中我們使用註解+xml的方式，因為xml中有些東西，註解無法替代。註解開發一共分為兩步 1.匯入jar包匯入struts-con

我使用的環境如下，手寫的輪播，滑鼠點選或者用上下箭頭控制，切換不同的輪播圖會顯示對應的輪播的視訊。每一個標籤都給與了對應的id，用id去找尋對應的視訊。下文引自W3school： “target 事件屬性可返回事件的目標節點（觸發該事件的節點），如生成事件的元素、文件

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