1 跟踪介绍

1.1 什么是跟踪?

1.2 跟踪算法难点

2 单目标跟踪

2.1 产生式模型

2.1.1 Meanshift/光流

2.1.2 Kalman Filter

2.1.3 粒子滤波

2.2 鉴别式模型

2.2.1 Boosting/MIL/MedianFIOW

2.2.2 TLD

2.3 基于相关滤波的跟踪算法

2.4 基于深度学习的跟踪算法

2.4.1 GOTURN

2.4.2 基于深度学习的跟踪算法图表

3 多目标跟踪

3.1 Hungarian Algorithm

3.1.1 Apollo基于匈牙利算法的跟踪效果展示

整理自视频： https://www.bilibili.com/video/BV137411E7oC?p=6

1 跟踪介绍

1.1 什么是跟踪?

1.2 跟踪算法难点

2 单目标跟踪

作者认为工业届目前，使用深度学习做跟踪的还不是太多

2.1 产生式模型

2.1.1 Meanshift/光流

2.1.2 Kalman Filter

卡尔曼滤波在跟踪，定位，融合上都是一个比较重要的方法。因为这3者都是状态估计问题，只要是状态估计问题，Kalman滤波都是一个比较重要的方式。

2.1.3 粒子滤波

2.2 鉴别式模型

2.2.1 Boosting/MIL/MedianFIOW

2.2.2 TLD

2.3 基于相关滤波的跟踪算法

2.4 基于深度学习的跟踪算法

2.4.1 GOTURN

2.4.2 基于深度学习的跟踪算法图表

3 多目标跟踪

3.1 Hungarian Algorithm

3.1.1 Apollo基于匈牙利算法的跟踪效果展示

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1.2 跟踪算法难点

2 单目标跟踪

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2.1.1 Meanshift/光流

2.1.2 Kalman Filter

2.1.3 粒子滤波

2.2 鉴别式模型

2.2.1 Boosting/MIL/MedianFIOW

2.2.2 TLD

2.3 基于相关滤波的跟踪算法

2.4 基于深度学习的跟踪算法

2.4.1 GOTURN

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3.1.1 Apollo基于匈牙利算法的跟踪效果展示

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