来源:极市平台
SiamRPN++ 算法出自论文:
SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks
Bo Li *, Wei Wu *, Qiang Wang *, Fangyi Zhang, Junliang Xing, Junjie Yan
The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, CA, USA, June 2019. (Oral)
其于2018年12月份论文在arXiv公布后,即受到广泛关注。
该算法解决了在目前跟踪领域新晋出现的Siamese Visual Tracking算法中,能够使用现代结构的更加深的网络的问题,使算法精度获得大幅度的提高。极市曾分享了一作的解读文中:
具体可参见论文:
https://arxiv.org/abs/1812.11703
该算法目前在多个跟踪数据集上都是state-of-the-art。
最难能可贵的是,比以往最好算法改进1%也可以称为state-of-the-art了,但该算法在多个数据集上都是10%以上的超越!
这就厉害了!
相信很多朋友都想进一步研究学习,但是该算法几个月以来一直没有开源。
3天前,SiamRPN++终于有了非官方实现:
https://github.com/PengBoXiangShang/SiamRPN_plus_plus_PyTorch
感谢GitHub用户PengBoXiangShang!
该代码甫一公布,立即引来极大关注,目前已有206颗星!
希望能够对你有帮助。
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