MKCFup代码实现 - CVPR18使用DSST优化的跟踪器

MogileFS 组成三个跟踪器 (trackers)，其主要工作包括：复制、删除、查询、清理器和监控。客户端与 trackers 交互，同时运行多个 trackers 可实现负载均衡。

此存储库包含了已经集成到VOT工具包的多个跟踪器的MATLAB代码影响。每个跟踪器的文件夹中都有自述文件，提供详细信息。目前成功整合了如下跟踪器：DAT，ECO，GFS-DCF，KCF，LADCF，MCCT，SRDCF，Staple，UPDT，ASRCF，BACF，CCOT，CFNet，MDNet，SiamFC-triplet。Python追踪器包括ATOM和DiMP。为了进一步开发和获取更多信息，请访问自述文件中的链接。

利用核利用检测跟踪的循环结构，JoãoF. Henriques，Rui Caseiro，Pedro Martins和Jorge Batista在ECCV 2012发表了原始的Matlab代码和相关出版物。要使用此代码，请下载并解压缩，然后运行./circulant_matrix_tracker.py -i path_to_folder_with_video_data。例如： ./circulant_matrix_tracker.py -i /path_to_data/surfer/。在执行过程中，关闭绘图窗口可以显著提高计算速度；到达视频结尾时，将显示结果曲线。Python版本需求为2.7及以上，同时需要Matplotlib支持。

猪matlab特征代码zKCF zKCF是Kernelized Correlation Filters（KCF）视觉跟踪器的可扩展C++实现。本项目基于[1][2]的代码，将KCF主体、特征提取器和相关内核实现分离，以提高代码可读性和可扩展性。此外，zKCF通过精细的VGG特征提取器实现，显著提升了性能和速度。在CVPR13[3]和OTB50/100[4]跟踪基准上评估和比较了zKCF及其基础KCFcpp的性能和速度。

该工具集成了 SQL 查询分析器和事件跟踪器两大功能模块，为用户提供便捷的 SQL 查询分析与事件跟踪服务。

该MATLAB代码先保存并运行了LSTM姿态机，这是CVPR'18中的一项研究。回购包括该论文的源代码，作者包括罗岳、王周霞等。代码已在64位Linux（Ubuntu 14.04 LTS）上测试，并要求安装MATLAB（R2015a）和至少2.4.8版本的OpenCV。使用了CUDA8.0 + cuDNNv5在GTX TitanX上测试通过。

SQL Server 2005 家族拥有功能全面的事件跟踪器，但在开发过程中存在一些限制。例如，标准版 SQL Server 不包含事件探查器分析工具。SQL Server Express 版 Profiler 提供了标准探查器的绝大部分功能，是通过 Web 连接 Windows CE 数据库的必备工具。

非常实用的3D粒子插件，这款插件能够精确追踪摄像机的动态，为3D场景增添了更多的现实感和动态效果。

Matlab开发：实时目标跟踪器与GuinaxesWindow。在Matlab中，这是一个用于实时目标跟踪的工具。