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再补充几个论文数值作为参考：Struck0.460&20fps，TLD0.425&30fps，OAB0.365&22fps；BACF0.630&35fps，CSR-DCF0.587&13fps，LMCF0.568&80fps；结果分析：总体情况就是这样，SAMF是14年的性能baseline，SRDCF是15年的性能baseline，CSK、DAT(c++)和DCF都能到400fps以上，从CSK开始速度越来越慢，LCT和SRDCF比较慢，fDSST和Staple...
DSST和SAMF所采用的尺度检测方法哪个更好？首先给大家讲个笑话：MartinDanelljan大神提出DSST之后，他的后续论文就再没有用过。虽然SAMF和DSST都可以跟上普通的目标尺度变化，但SAMF只有7个尺度比较粗，而DSST有33个尺度比较精细准确；
该论文总结性地将器拆分成了五块，并对这五块进行了消融研究，并给出了未来的工作方向。改论文发表于2015年，现在看来有些方法比较过时，但是论文中体现的分析问题的思路很值得学习，论文中对器的分解，现在看来也是有借鉴意义的。
CVPR2017目标相关论文(含分析说明),极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用…
影响因子官网,提供SSCI期刊EKONSAMFTIDSKR,EKONOMISKASAMFUNDETSTIDSKRIFT(0013-3183)2000-2014，2015及历年影响因子(impactfactor)，专业排名,论文被引频次,论文收录等专业数据查询
这是一篇关于目标,尺度估计,响应判别相关方向的论文(附下载链接),论文主要内容是随着5G、大数据、人工智能等高新科技不断发展,目标技术已经成为计算机视觉的一个重要研究热点,为后续的目标智能行为分析工作提供有效帮助,广泛应用在安防监控、军事制导、智能交通以及视觉导航等...
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