基于多域学习卷积神经网络的目标跟踪 Matlab程序

【实例简介】
基于多域学习卷积神经网络的目标跟踪 Matlab程序
【实例截图】
【核心代码】
cnn
└── cnn
├── LICENSE
├── README.md
├── compile_matconvnet.m
├── matconvnet
│   ├── COPYING
│   ├── Makefile
│   ├── Makefile.mex
│   ├── Makefile.nvcc
│   ├── README.md
│   └── matlab
│   ├── src
│   │   ├── bits
│   │   │   ├── data.cpp
│   │   │   ├── data.cu
│   │   │   ├── data.hpp
│   │   │   ├── datacu.cu
│   │   │   ├── datacu.hpp
│   │   │   ├── datamex.cpp
│   │   │   ├── datamex.cu
│   │   │   ├── datamex.hpp
│   │   │   ├── impl
│   │   │   │   ├── blashelper.hpp
│   │   │   │   ├── copy.hpp
│   │   │   │   ├── copy_cpu.cpp
│   │   │   │   ├── copy_gpu.cu
│   │   │   │   ├── fast_mutex.h
│   │   │   │   ├── im2row.hpp
│   │   │   │   ├── im2row_cpu.cpp
│   │   │   │   ├── im2row_gpu.cu
│   │   │   │   ├── imread_gdiplus.cpp
│   │   │   │   ├── imread_helpers.hpp
│   │   │   │   ├── imread_libjpeg.cpp
│   │   │   │   ├── imread_quartz.cpp
│   │   │   │   ├── nnconv_blas.hpp
│   │   │   │   ├── nnconv_cudnn.cu
│   │   │   │   ├── nnconv_cudnn.hpp
│   │   │   │   ├── nnpooling_cudnn.cu
│   │   │   │   ├── nnpooling_cudnn.hpp
│   │   │   │   ├── normalize.hpp
│   │   │   │   ├── normalize_cpu.cpp
│   │   │   │   ├── normalize_gpu.cu
│   │   │   │   ├── pooling.hpp
│   │   │   │   ├── pooling_cpu.cpp
│   │   │   │   ├── pooling_gpu.cu
│   │   │   │   ├── subsample.hpp
│   │   │   │   ├── subsample_cpu.cpp
│   │   │   │   ├── subsample_gpu.cu
│   │   │   │   ├── tinythread.cpp
│   │   │   │   └── tinythread.h
│   │   │   ├── imread.hpp
│   │   │   ├── mexutils.h
│   │   │   ├── nnconv.cpp
│   │   │   ├── nnconv.cu
│   │   │   ├── nnconv.hpp
│   │   │   ├── nnfullyconnected.cpp
│   │   │   ├── nnfullyconnected.cu
│   │   │   ├── nnfullyconnected.hpp
│   │   │   ├── nnnormalize.cpp
│   │   │   ├── nnnormalize.cu
│   │   │   ├── nnnormalize.hpp
│   │   │   ├── nnpooling.cpp
│   │   │   ├── nnpooling.cu
│   │   │   ├── nnpooling.hpp
│   │   │   ├── nnsubsample.cpp
│   │   │   ├── nnsubsample.cu
│   │   │   └── nnsubsample.hpp
│   │   ├── config
│   │   │   ├── mex_CUDA_glnxa64.sh
│   │   │   ├── mex_CUDA_glnxa64.xml
│   │   │   ├── mex_CUDA_maci64.sh
│   │   │   └── mex_CUDA_maci64.xml
│   │   ├── vl_imreadjpeg.cpp
│   │   ├── vl_imreadjpeg.cu
│   │   ├── vl_nnconv.cpp
│   │   ├── vl_nnconv.cu
│   │   ├── vl_nnnormalize.cpp
│   │   ├── vl_nnnormalize.cu
│   │   ├── vl_nnpool.cpp
│   │   └── vl_nnpool.cu
│   ├── vl_argparse.m
│   ├── vl_compilenn.m
│   ├── vl_imreadjpeg.m
│   ├── vl_nnconv.m
│   ├── vl_nndropout.m
│   ├── vl_nnloss.m
│   ├── vl_nnnoffset.m
│   ├── vl_nnnormalize.m
│   ├── vl_nnpool.m
│   ├── vl_nnrelu.m
│   ├── vl_nnsoftmax.m
│   ├── vl_nnsoftmaxloss.m
│   ├── vl_rootnn.m
│   ├── vl_setupnn.m
│   ├── vl_simplenn.m
│   ├── vl_simplenn_diagnose.m
│   ├── vl_simplenn_display.m
│   ├── vl_simplenn_move.m
│   └── xtest
│   ├── vl_bench_imreadjpeg.m
│   ├── vl_test_gpureset.m
│   ├── vl_test_imreadjpeg.m
│   ├── vl_test_nnlayers.m
│   ├── vl_testder.m
│   └── vl_testsim.m
├── pretraining
│   ├── demo_pretraining.m
│   ├── get_batch.m
│   ├── mdnet_prepare_model.m
│   ├── mdnet_pretrain.m
│   ├── mdnet_simplenn.m
│   ├── mdnet_train.m
│   ├── seq2roidb.m
│   └── seqList
│   ├── otb-vot14.txt
│   ├── otb-vot15.txt
│   ├── vot13-otb.txt
│   ├── vot14-otb.txt
│   └── vot15-otb.txt
├── setup_mdnet.m
├── tracking
│   ├── demo_tracking.m
│   ├── gen_samples.m
│   ├── mdnet_extract_regions.m
│   ├── mdnet_features_convX.m
│   ├── mdnet_features_fcX.m
│   ├── mdnet_finetune_hnm.m
│   ├── mdnet_init.m
│   └── mdnet_run.m
└── utils
├── genConfig.m
├── im_crop.m
├── overlap_ratio.m
├── parseImg.m
├── predict_bbox_regressor.m
└── train_bbox_regressor.m

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