【学界】CVPR 2019 Oral 目标跟踪最强算法SiamRPN++开源实现

2019 年 5 月 3 日 GAN生成式对抗网络

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:

DaSiamRPN的升级版,视觉目标跟踪之SiamRPN++



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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