CFNet视频目标跟踪核心源码分析——tracking部分

1. 论文信息

 

• 论文题目：End-to-end representation learning for Correlation Filter based tracking 
• 论文出处：CVPR 2017
• 论文作者：Jack Valmadre，Luca Bertinetto等人 
• 论文主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/cfnet.html 
• 在线阅读：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Valmadre_End-To-End_Representation_Learning_CVPR_2017_paper.pdf
• 源码链接：https://github.com/bertinetto/cfnet

 

2. tracking部分实现过程

 

注意：

z分支正向传播并得到输出数据的代码如下所示：

net_z.eval({'exemplar', z_crop});
z_out_val_new = get_vars(net_z, z_out_id);

其中，get_vars是源码中定义的匿名函数：

get_vars = @(net, ids) cellfun(@(id) net.getVar(id).value, ids, 'UniformOutput', false);

这里的getVar函数，其用法为：

GETVAR - Get a copy of a layer definition
VAR = GETVAR(obj, NAME) returns a copy of the network variable with the specified NAME. NAME can also be a cell array of strings or an array of indexes. If no variable with a specified name or index exists, an error is thrown.

See Also getVarIndex().

from http://www.vlfeat.org/matconvnet/mfiles/+dagnn/@DagNN/DagNN/#getvar-get-a-copy-of-a-layer-definition

对应的Visio文件在本人的网盘，链接：https://share.weiyun.com/58m46jE 密码：p101xr

---

更多内容，欢迎扫码关注“视觉边疆”微信订阅号