Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Visual Object Tracking

Object Tracking › Visual Object Tracking 290 평가 기록 26 datasets

Visual Object Tracking is an important research topic in computer vision, image understanding and pattern recognition. Given the initial state (centre location and scale) of a target in the first frame of a video sequence, the aim of Visual Object Tracking is to automatically obtain the states of the object in the subsequent video frames.

<span class="description-source">Source: Learning Adaptive Discriminative Correlation Filters via Temporal Consistency Preserving Spatial Feature Selection for Robust Visual Object 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
SPMTrack-G
AUC: 77.4Normalized Precision: 86.6Precision: 85
논문 코드
SAMURAI-L
Average Overlap: 81.7Success Rate 0.5: 92.2Success Rate 0.75: 76.9
논문 코드
MCITrack-L384
Precision: 89.2Normalized Precision: 92.1Accuracy: 87.9
논문 코드
SAMURAI-L
AUC: 61.0Normalized Precision: 73.9Precision: 72.2
논문 코드
SPMTrack-B
AUC: 0.727
논문 코드
MCITrack-L384
AUC: 65.3
논문 코드
LoRAT-g-378
AUC: 0.739
논문 코드
SiamMask_E
Expected Average Overlap (EAO): 0.446
논문 코드
DAM4SAM
Tracking quality: 0.694
논문 코드
SAMURAI-L
AUC: 0.692
논문 코드
OSVOS
O (Average of Measures): 58.8F-Measure (Seen): 60.5F-Measure (Unseen): 60.7
논문 코드
PiVOT-L
Success Rate: 62.2
논문 코드

데이터셋

26개

논문

라이브러리

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