matlabalexnet图像识别代码-researchmm-SiamDW:研究mm-SiamDW

matlab alexnet图像识别代码实时视觉跟踪的更广泛的暹罗网络 我们正在招聘有才华的实习生： 消息 :sun: :sun: SiamFC +的培训和测试代码已发布，RPN +的测试代码也已发布。 RPN +的培训程序将在VOT-2019（2019年6月）之后发布，请耐心等待。 目前，我们将RPN +用于VOT挑战。 :sun: :sun: 我们的已被（ Oral ）接受。 :sun: :sun: 我们提供了一个暹罗跟踪框架。 介绍 连体网络由于其平衡的准确性和速度而在视觉跟踪中引起了极大的关注。 但是，这些跟踪器中使用的骨干网络仍然是经典的AlexNet，它没有充分利用现代深度神经网络的功能。 我们的建议通过以下方式提高了全卷积暹罗跟踪器的性能： 推出CIR和CIR-D单元，以揭示更深层次的网络（例如和）的力量； 根据对影响跟踪性能的内部网络因素（例如，接收场，步幅，输出特征大小）的分析来设计骨干网络。 主要结果 VOT和OTB的主要结果 楷模 OTB13 OTB15 VOT15 VOT16 VOT17 亚历克斯·FC 0.608 0.579 0.289 0.235 0.188 亚历克斯·RPN -- 0.637