【DeepLearning】簡述Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

Visual Tracking with Fully Convolutional Networks 背景 研究意義 整體結構 算法實現 實驗結果 一、背景： 1.現有的跟蹤方法多數採用生成或區分模型，並將不同類別的但同時發生的對象分開。 2.它們依賴於低級別的手工特徵，這些特徵不能捕捉到目標的語義信息，對外觀顯著變化的物體效果不好，只有有限的區分能力。 3.在處理重大外觀變化，姿態變化，嚴重遮擋和

>>阅读原文<<