我们这里提出的其实是介于 tracking 与 optical flow 的中间的 mid-level correspondence 或者说是 semi-dense correspondence。正因为我们是在 mid-level 上算 correspondence，这使得我们对 pixel 上的局部变化变得更加 robust，能在一定程度上 encode invariance，从而让我们可以做 long-range tracking 和处理 large object displacement。
2019-05-01 11:18
长久以来，我们的思维倾向于陷入舒适区。当 A 做了物体检测，我们尝试改网络，改 loss，别的领域 trick 拿来就是一篇。而我们常常忽略了更为重要的问题，到底这个问题的该如何定义，这点极为重要。
2019-03-10 09:46
目前主流的目标跟踪算法都是基于Tracking-by-Detecton策略，即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。DeepSORT运用的就是这个策略，上面的视频是DeepSORT对人群进行
2023-08-07 15:37
多目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在从视频或图像序列中准确地检测和跟踪多个移动目标。不过在落地部署时，有一些关键点需要解决。
2024-04-28 09:42
对象跟踪问题一直是计算机视觉的热点任务之一，简单的可以分为单目标跟踪与多目标跟踪，最常见的目标跟踪算法都是基于检测的跟踪
2022-09-14 16:20
DWT跟踪组件 跟踪组件：数据观察点与跟踪(DWT) DWT 中有剩余的计数器，它们典型地用于程序代码的“性能速写”（profiling）。通过编程它们，就可以让它们在计数器溢出时发出事件（以
2023-06-22 14:24
现在比较先进的目标跟踪方法采用了“分而治之”的策略，即将跟踪问题解耦成多个子任务，例如中心点预测、前景/背景二分类、边界框回归、角点预测等。尽管在各个跟踪数据机上取得了优秀的性能，但这种“分而治之”的策略存在以下两个
2023-05-16 16:00
kprobe 为内核中提供的动态跟踪机制，/proc/kallsym 中的函数几乎都可以用于跟踪，但是内核函数可能随着版本演进而发生变化，为非稳定的跟踪机制，数量比较多。
2022-10-24 09:17
