Target Tracking－TLD分析
TLD简介 对于视频追踪来说，常用的方法有两种，一是使用追踪器根据物体在上一帧的位置预测它在下一帧的位置，但这样会积累误差，而且一旦物体在图像中消失，追踪器就会永久失效，即使物体再出现也无法完成追踪；另一种方法是使用检测器，对每一帧单独处理检测物体的位置，但这又需要提前对检测器离线训练，只能用来追踪事先已知的物体。 TLD是对视频中未知物体的长时间跟踪的算法。“未知物体”指的是任意的物体，在开始追
相关文章
- 1. TLD(Tracking-Learning-Detection)
- 2. Target-Aware Deep Tracking
- 3. Tracking-Learning-Detection （TLD算法总结）
- 4. Target Tracking－MeanShift算法实现流程分析
- 5. Tracking-Learning-Detection原理分析
- 6. Multi-Target Multi-Camera Tracking （MTMC Tracking）评价指标
- 7. MLT：Deep Meta Learning for Real-Time Target-Aware Visual Tracking
- 8. Target-aware deep tracking 论文阅读笔记
- 9. ORB SLAM的tracking部分代码解析
- 10. TLD 详细解析之 跟踪器
- 更多相关文章...
- • ASP.NET AdRotator Target 属性 - ASP.NET 教程
- • ASP.NET HyperLink Target 属性 - ASP.NET 教程
- • 算法总结-二分查找法
- • Git五分钟教程
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. TLD(Tracking-Learning-Detection)
- 2. Target-Aware Deep Tracking
- 3. Tracking-Learning-Detection （TLD算法总结）
- 4. Target Tracking－MeanShift算法实现流程分析
- 5. Tracking-Learning-Detection原理分析
- 6. Multi-Target Multi-Camera Tracking （MTMC Tracking）评价指标
- 7. MLT：Deep Meta Learning for Real-Time Target-Aware Visual Tracking
- 8. Target-aware deep tracking 论文阅读笔记
- 9. ORB SLAM的tracking部分代码解析
- 10. TLD 详细解析之 跟踪器