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设备与工具NO.1SiamRPN算法介绍
遮挡、光照变化、尺度变化等一系列问题，让单目标跟踪的实际落地应用一直存在较大的挑战。过去两年中，商汤智能视频团队在孪生网络上做了一系列工作，包括将检测引入跟踪后实现第一个高性能孪生网络跟踪算法的 SiamRPN（CVPR 18）。
在 CVPR18 的论文中（SiamRPN），商汤智能视频团队发现孪生网络无法对跟踪目标的形状进行调节。大多数跟踪算法更多地是将跟踪问题抽象成比对问题，但跟踪问题其实和检测问题非常类似，对目标的定位与对目标框的回归预测同样重要。为此，SiamRPN 将跟踪问题抽象成单样本检测问题，通过设计一个算法，使其能够利用第一帧的信息来初始化的一个局部检测器。
SiamRPN 结合了跟踪中的孪生网络和检测中的区域推荐网络：孪生网络实现对跟踪目标的适应，让算法可以利用被跟踪目标的信息，完成检测器的初始化；区域推荐网络可以让算法可以对目标位置进行更精准的预测。经过两者的结合，SiamRPN 可以进行端到端的训练，通过数据驱动的形式提升最终的跟踪性能。
NO.2直播介绍
本次直播，我们将通过P600旗舰版视觉追踪无人机的实际应用，对SiamRPN跟踪算法做出详细讲解，包括SiamRPN算法原理及优势、SiamRPN代码实现、无人机控制接口以及SiamRPN算法结果处理等内容，对于该算法的后续更新迭代也会做相应的介绍。
NO.3直播工程师简介
新一——在开源飞控及自主无人机二次开发方面经验丰富。参与多个航空航天院校及科研院所自主无人机项目，已在阿木实验室开设P系列无人机线下培训不少于15次，累计培训学员不少于150人次。目前主要负责P系列无人机开发与维护。主要负责模块：无人机控制模块、路径规划模块、Gazebo仿真模块。
李新明——阿木实验室SpireCV项目组成员，从事边缘实时感知SDK SpireCV的开发与维护。负责功能包括视频保存推流、目标探测识别与跟踪、边缘数据管理迭代等。
直播主题SiamRPN 框选跟踪功能的实现原理
直播时间
6月27日（周二）19:30-20:30
直播地址
B站搜索“阿木实验室”，观看直播
如需领取直播讲义资料，可添加工程师助手微信（hongan199506）获取。本周二（27日）晚19：30，不见不散！
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