Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Visual Tracking

149 평가 기록 22 datasets

Visual Tracking is an essential and actively researched problem in the field of computer vision with various real-world applications such as robotic services, smart surveillance systems, autonomous driving, and human-computer interaction. It refers to the automatic estimation of the trajectory of an arbitrary target object, usually specified by a bounding box in the first frame, as it moves around in subsequent video frames.

<span class="description-source">Source: Learning Reinforced Attentional Representation for End-to-End Visual Tracking </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
SUTrack-L224
Precision: 94.6Success: 70.8
논문 코드
FlexTrack
Precision: 77.3Success: 62.0
- -
PromptTrack
Precision: 90.6Success: 66.1
- -
MambaVT-M256
Precision: 95.2Success: 78.6
논문 코드
ARTrack-L
AUC: 60.3
논문 코드
LocoTrack-B
Average Jaccard: 69.4Average PCK: 81.3Occlusion Accuracy: 88.6
논문 코드
TAPIR (Panning MOVi-E)
Average Jaccard: 61.3
논문 코드
TAPIR (Panning MOVi-E)
Average Jaccard: 57.2
논문 코드
TAPIR (Panning MOVi-E)
Average Jaccard: 84.7
논문 코드
PIPs++
MTE: 26.95δ: 33.64Survival: 50.47
논문 코드
TAPIR (MOVi-E)
Average Jaccard: 66.2
논문 코드
LocoTrack-B
Average Jaccard: 64.8Average PCK: 77.4Occlusion Accuracy: 86.2
논문 코드

데이터셋

22개

논문

라이브러리

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