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目标跟踪数据集整理（四）----TColor-128(Temple Color 128)

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Encoding Color Information for Visual Tracking:Algorithms and Benchmark 2015
官网 下载数据集（4.4G）
本文认为颜色信息可以提供丰富的判别线索对于视觉推理，大多数现代视觉跟踪器限制在 灰度域。（也就是主要解决输入序列是灰度版本）因此我们在算法和基准两方面做了系统的研究，证明了颜色信息可以帮助提升视觉跟踪效果。（color information can significantly improve tracking performance by more than 10%. ）
算法上：在16个被挑选出的最先进的跟踪器上小心地编码了10种彩色模型，对于怎样把灰度的图片编码成彩色的，这个算法我不知道？？？有知道的也可以告诉我（论文上这样表述To encode color information, we concatenate the features from different
color channels into a larger feature vector for both training and updating the classifier.）
在这里插入图片描述
分析结果得出：一些颜色模型（ Opponent,HSV ， LAB and RGB通常是更有效的对于提升跟踪效果,尽管它们对光照没有不变性质）
当目标在 形变或者旋转（平面内或者平面外）和光照挑战下对跟踪很有帮助，相反，对于遮挡、快速运动、低分辨率、出视野等挑战帮助较小。
基准上：创建了一个128个颜色序列的数据集，标有bbox和挑战因素。50个视频是原来就有的，78个视频是从来没有见过的。
为什么会使用灰度图呢？（1）颜色信息会被环境因素破坏。例如光照的改变（2）编码颜色会增加计算负担（3）灰度图片有时是足够产生一个合理的好的结果。
目标跟踪数据集整理（四）----TColor-128(Temple Color 128)_第1张图片
总结：when appropriate color models are used, the performances of existing grayscale trackers are consistently
improved。

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