MOT2015 среди трекеров с открытым исходным кодом)

MATLAB:

• Совместное отслеживание и сегментация нескольких целей (CVPR 2015) https://bitbucket.org/amilan/segtracking

Отслеживание одного объекта

Torch 7:

• DeepTracking: видеть больше, чем видеть, используя рекуррентные нейронные сети (AAAI 2016) https://github.com/pondruska/DeepTracking

Matlab:

• Иерархические свёрточные признаки для визуального отслеживания (ICCV 2015) https://github.com/jbhuang0604/CF2

Matlab/MatConvNet:

• Обучение многодоменным свёрточным нейронным сетям для визуального отслеживания (победитель конкурса VOT2015 Challenge) https://github.com/HyeonseobNam/MDNet

Python:

• RATM: модель отслеживания с рекуррентным вниманием https://github.com/saebrahimi/RATM

Matlab:

• Визуальное отслеживание с полностью свёрточными сетями (ICCV 2015) https://github.com/scott89/FCNT

Tensor flow:

• Полностью свёрточные сиамские сети для отслеживания объектов https://github.com/torrvision/siamfc-tf

Tensor flow:

• ROLO: пространственно контролируемые рекуррентные свёрточные нейронные сети для визуального отслеживания объектов https://github.com/Guanghan/ROLO

MATLAB:

• За пределами корреляционных фильтров: изучение непрерывных операторов свёртки для визуального отслеживания (ECCV 2016) https://github.com/martin-danelljan/Continuous-ConvOp

MATLAB:

• ECO: эффективные операторы свёртки для отслеживания (CVPR 2017) https://github.com/martin-danelljan/ECO

MATLAB:

• End-to-end представление обучения для корреляционного фильтра на основе отслеживания (CVPR 21017) https://github.com/bertinetto/cfnet

Алгоритмы отслеживания:

• Коллекция общих алгоритмов отслеживания https://github.com/zenhacker/TrackingAlgoCollection

Обнаружение и сопоставление объектов

Matchnet:

• Matchnet https://github.com/hanxf/matchnet

Mc-cnn:

• Стереосопоставление путём обучения свёрточной нейронной сети сравнивать патчи изображений https://github.com/jzbontar/mc-cnn

Async_deep_reinforce:

• Асинхронные методы глубокого обучения с подкреплением https://github.com/miyosuda/async_deep_reinforce

Yolo9000:

• YOLO9000: лучше, быстрее, сильнее — обнаружение объектов в реальном времени. 9000 классов! https://github.com/philipperemy/yolo-9000

Deformable-convnets:

• Деформируемые свёрточные сети https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets

R-FCN:

• Обнаружение объектов через регионально-основанные полностью свёрточные сети https://github.com/daijifeng001/R-FCN

Pva-faster-rcnn:

• PVANet: лёгкие глубокие нейронные сети для обнаружения объектов в реальном времени https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn

Fastmaskrcnn:

• Mask RCNN в TensorFlow https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN

Оптический поток

OF_DIS:

• Быстрый оптический поток с использованием плотного обратного поиска (DIS) https://github.com/tikroeger/OF_DIS

Flownet2:

• FlowNet 2.0: эволюция оценки оптического потока с глубокими сетями https://github.com/lmb-freiburg/flownet2

Разное

Darknet:

• Darknet: свёрточные нейронные сети https://github.com/pjreddie/darknet

RNNexp:

• RNNexp https://github.com/asheshjain399/RNNexp