智慧交通day04-特定目标车辆追踪03：siamese在目标跟踪中的应用-汇总
Siamese网络衡量两个输入的相似程度，输出是一个[0,1]的浮点数，表示二者的相似程度。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Network1 and Network2），这两个神经网络分别将输入映射到新的空间，形成输入在新的空间中的表示。通过Loss的计算，评价两个输入的相似度。
智慧交通day04-特定目标车辆追踪01:总览概述
通过对目标外观模型进行建模, 然后在之后的帧中找到目标. 例如, 区域匹配、特征点跟踪、基于主动轮廓的跟踪算法、光流法等. 最常用的是特征匹配法, 首先提取目标特征, 然后在后续的帧中找到最相似的特征进行目标定位, 常用的特征有: SIFT特征、SURF特征、Harris角点等.
