无人驾驶感知篇之目标跟踪(十三)

        今天小区又封了,好好的周末只能待在家里了,上海的疫情久久不能结束,心中甚是郁闷。算算日子,已在家中快封了两个月,希望早点过去吧!上一篇主要写了C-COT的目标跟踪算法,今天这篇主要写写ECO目标跟踪算法。

1.什么是ECO目标跟踪算法

       ECO继续沿用C-COT的学习连续空间卷积运算集成多分辨率目标特征图。通过在跟踪器中引入因式分解操作,解决模型参数过大,计算复杂度高等问题。使用主成分分析法减少模型参数数量,只从全部D个滤波器选择其中贡献大的C个。

2.ECO目标跟踪算法的原理

       ECO算法沿用C-COT算法将特征图通过插值转换到连续空间域,这一块可以参考上篇文章,具体就不详细说明了。

ECO算法利用主成分分析法改进,具体可以表示为:

上面方程中,f为通道d的相关滤波核,*表示卷积运算,P表示主成分分析法DC列的投影矩阵,SP,f{ xd}表示响应值得分。

3.ECO目标跟踪算法的优缺点

    对比C-COT算法

     优点:减少滤波器、减少训练集、减少滤波器更新频率;从而降低了C-COT算法的计算复杂度,从而提升跟踪速度。

      缺点:特征提取网络模型较大、计算量大以及参数量多。

文章出处登录后可见!

已经登录?立即刷新

共计人评分,平均

到目前为止还没有投票!成为第一位评论此文章。

(0)
扎眼的阳光的头像扎眼的阳光普通用户
上一篇 2022年5月23日
下一篇 2022年5月23日

相关推荐