DNT是一个用于视觉跟踪的双深度网络的代码库，该代码库发表在IEEE图像处理事务中。您可以使用该代码库来重现DNT论文中的实验结果。

操作系统:

代码已在64位Arch Linux操作系统上测试，也应该能在其他Linux发行版上运行。

依赖项:

  • 深度学习框架及其所有依赖项
  • 支持CUDA的GPU

安装:

  1. 安装Caffe: Caffe是我们对原始Caffe的定制版本。将目录更改为./caffe，然后编译源代码和Matlab接口。
  2. 从[链接]下载16层VGG网络，并将caffemodel文件放在./feature_model目录下。

运行演示代码:

运行run_tracker.m。您可以根据内部示例自定义您的测试序列。

引用:

如果您发现DNT对您的研究有用，请考虑引用我们的论文:

@article{chi2017_tracking, title={Dual Deep Network for Visual Tracking}, ...}