Siamese RPN 的小测试

目标跟踪算法包括单目标跟踪和多目标跟踪。

单目标跟踪在每张图片中只跟踪一个目标。

目前单目标跟踪的主要方法分为两大类：

基于相关滤波（correlation filter）的跟踪算法，如 CSK、KCF、DCF、SRDCF 等；

基于深度学习的跟踪算法，如 SiamFC、SiamRPN、SiamRPN++等。

相比之下，相关滤波算法的速度更快，深度学习算法的准确性更高。

SiamRPN 使用甚广，其各种版本，针对同一数据集，运行速度和算法精度是怎样的呢？ 

日前，容天公司的客户进行了测试：在 OTB2015 数据集上，运行 SiamRPN 各版本。

测试环境

测试结果