目标跟踪除了OTB、VOT等数据集外，还有UAV123，是专门由无人机拍摄的场景的数据集。特点是背景干净，视角变化较多。UAV123包含123个短视频，UAV20L包含20个长视频。数据集总大小在13.5G左右。本文档包含数据集及测评工具，要是链接失效了联系我发给你。

针对长时目标跟踪中目标遮挡、目标出视野等因素导致的目标失跟问题, 提出一种基于特征融合的长时目标跟踪算法, 提高目标跟踪的速度和稳健性。首先, 融合目标方向梯度直方图特征、颜色空间特征和局部敏感直方图特征, 来增强算法在复杂情况下的特征判别力, 提高目标跟踪的稳健性, 并对融合特征进行降维来提高目标跟踪的速度; 然后, 通过额外的一维尺度相关滤波器来获得目标最优的尺度估计, 并通过正交三角分解来无损降低计算复杂度; 最后, 自适应确定目标检测阈值, 在目标遮挡或出视野导致目标失跟时, 通过Edg

为提高复杂场景中目标跟踪算法的准确性与实时性,提出一种基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时目标跟踪算法。针对目标跟踪任务,先对深度卷积网络VGG-Net-19进行微调,再提取目标区域的多层深度卷积特征。根据相关滤波框架构建位置相关滤波器,确定目标中心位置。设计尺度相关滤波器对目标区域进行不同尺度采样,确定目标尺度。目标遮挡时,采用阶段性评估策略进行模型更新与恢复,解决模型误差积累问题。选取目标跟踪评估数据集OTB-2015(100组视频序列)与UAV123(123组视频序列)进行测试。实验结果表明,

在线视觉跟踪-SOTA 该页面重点关注短期跟踪任务的最新性能（如果您对长期跟踪任务感兴趣，请访问）。 评估数据集包括：LaSOT，VOT2018，TrackingNet，GOT-10k，OTB-100，VOT2019，NFS，UAV123，TC-128。 如果您还对纸质笔迹（计算机视觉）上的某些资源感兴趣，请访问。 所有数据集的最佳性能之一： 拉索 追踪网 得到了10k OTB-100 NFS 无人机123 TC-128 成功 成功 AO 成功 成功 成功 成功 0.653