-annotations-train2017-train-GOT-10_Train_000001...-GOT-10_Train_009335-test-GOT-10_Test_000001...-GOT-10_Test_000180-val-GOT-10_val_000001...-GOT-10_val_000180-airplane-airpla

opencv对光流法的实现前言一、光流法的数学原理二、opencv实现光流法1. 实现流程2. 代码3.输出结果前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、光流法的数学原理参考 https://blog.csdn.net/qq_4

先贴个baseline的流程图：Abstract背景：随着多模态传感器的普及，可见光-热成像（RGB-T）目标跟踪将在温度信息的指导下实现稳健的性能和更广泛的应用场景。科学问题：然而，缺乏成对的训练数据是当前RGB-T追踪的主要瓶颈。因为收集高质量的RGB-T序列是非常耗时费力的，最近的benchmarks仅提供了测试序列。本文：构建了一个可见光-热成像UAV跟踪大规模数据集（VTUAV），包含5

作者：Shoufa Chen, Peize Sun, Yibing Song, Ping Luo。

11、IROS，全称：IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems。7、ICRA，全称：IEEE International Conference on Robotics and Automation。17、ICME，全称：IEEE International Conference on Multimedia

1. 查看cuda, pytorch, python版本；2. 依次安装torch_scatter, torch_sparse, torch_cluster, torch_spline；3. 安装torch_geometric。

总体流程图：Abstract背景：短期跟踪是一个开放且具有挑战性的问题，其中判别相关滤波器(discriminative correlation filters, DCF) 展示了卓越的性能。本文：我们为DCF跟踪引入了通道和空间可靠性的概念并为其在过滤器更新和跟踪过程中的高效无缝集成提供一种学习算法。空间可靠性图将滤波器调整到适合跟踪的对象部分，这既可以扩大搜索区域，又可以改善对非矩形对象的跟踪

先贴一个算法整体框架图： 问题背景：Transformer架构得益于其有效的注意力机制已经在目标跟踪领域展示了巨大的优势。提出问题：现有的Transformer追踪器都采用了在拉展的图像特征上进行的逐像素注意力策略，不可避免地忽略了目标的完整性。本文做法：提出一个带有多尺度循环移位窗口注意力的Transformer架构 CSWinTT，将注意力机制从像素级别提升至窗口级别。本文优势：交叉窗口多尺度

跟踪背景：Transformer近期在提升视觉跟踪算法中展示了明显的潜力。然而，现存的基于transformer的跟踪器大部分来说使用Transformer来混合并增强由CNN生成特征。本文做法：相反地，本文提出了一个基于全注意力的Transformer跟踪算法SwinTrack)。SwinTrack用Transformer既做了特征提取也做了特征混合，让目标和搜索区域间充分地交互。为了进一步提升

Abstract背景：基于优化的跟踪方法通过集成目标模型预测模块获得了广泛的成功，其通过最小化目标函数提供有效的全局推理。虽然这种归纳偏差整合了宝贵的领域知识，但它也限制了跟踪网络的表达能力。本文工作：提出一个基于Transformer模型预测模块的追踪架构。Transformers 以很少的归纳偏差捕获全局关系，使其能够学习更强大的目标模型的预测。进一步，本文扩展这个模型预测器来估计第二组权重，