TLD视觉目标跟踪框架原理与实践

Posted 2020-10-23

最近花了不少时间，仔细的做了一个有关TLD视觉目标跟踪框架的视频课程，希望能够帮助一些对计算机视觉感兴趣的人，通过对该课程的学习，能够对计算机视觉技术中的一些基本问题有一定的认识和理解，进而达到技术进阶的目的。课程链接：TLD视觉目标跟踪框架理论与实践 。TLD框架的内容是非常丰富和广泛的，涵盖了计算机视觉中的一些基本问题，诸如跟踪、检测、识别。此外也涉及到了与机器学习有关方面的技术，比如cascade模型，图像二值特征提取，集成分类器，模板匹配，以及用于难样本挖掘的PN-Learning。特别是像cascade模型的这种思想，在机器学习应用方面仍然有着非常重要的作用，比如近来的一些工作，就是将cascade模型结合深度神经网络，来做目标检测等相关应用。另外，像难样本挖掘，在机器学习应用领域仍然是一个非常活跃的方向，在计算机视觉领域的顶级会议ICCV2017的best student paper也是这方面的工作。