这是名为 CFNet 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 cfnetsourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 CFNet 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
CF网络
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商品描述
CFNet 是 Luca Bertinetto、Jack Valmadre、João F. Henriques、Andrea Vedaldi 和 Philip HS Torr 提出的基于相关滤波器的追踪端到端表征学习 (CVPR 2017) 的官方实现。该框架将相关滤波器与深度卷积神经网络相结合，打造出高效精准的视觉目标追踪器。与依赖人工特征的传统相关滤波器追踪器不同，CFNet 以端到端的方式直接从数据中学习特征表征。这使得追踪器既具有计算效率，又能应对缩放、旋转和光照变化等外观变化。该代码库提供预训练模型、训练代码和测试脚本，用于在标准基准上评估追踪器。CFNet 弥合了相关滤波器和深度学习之间的差距，为进一步研究实时目标追踪奠定了基础。
功能
- 实现 CVPR 2017 中的 CFNet 跟踪器
- 相关滤波器表示的端到端学习
- 将相关滤波器的效率与 CNN 的稳健性相结合
- 包含预训练模型和评估脚本
- 提供用于重现结果的训练代码
- 适用于实时视觉物体跟踪研究
程式语言
MATLAB
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/cfnet.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
