目标跟踪论文调研

目标跟踪以成为CV一个热门的研究领域，我们梳理从过去到现在经典的目标跟踪算法

我们先说用到的数据库：OTB50、OTB100和VOT竞赛系列

OTB数据库之前，目标跟踪没有一个标准的数据库来衡量算法性能，大家就各立山头，自卖自夸

2013年吴毅老师的OTB50数据库横空出世，为目标跟踪领域提供了一个标准的benchmark，这个数据库有50个序列，其论文中还比较了13年之前大部分的算法

2015年他又在TPAMI上写了OTB100数据库的论文，100个视频序列，具体的结果参见论文

VOT竞赛系列更是后来目标跟踪领域竞相参加的竞赛，就像图像分类领域的ImageNet

OTB数据库有25%的灰度序列，跟踪由随机帧开始；VOT数据库都是彩色序列，而且清晰度更高，跟踪由第一帧开始。两者的评价指标不一样。

OTB50那篇论文中对各个算法的比较，我们可以发现几个比较优秀的算法，VOT这几年竞赛的结果，我们也能发现一些近些年的优秀算法

我们将这些算法按照大致的时间顺序排序，得到以下列表：

Struck SCM CSK KCF DCF SRDCF CN DSST(进阶fDSST) SAMF  DeepSRDCF MDNet  C-COT TCNN Stable CSR-DCF

原文地址：https://www.cnblogs.com/cloud-l/p/tracking.html