liu.seSök publikationer i DiVA
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
An Overview of the Thermal Infrared Visual Object Tracking VOT-TIR2015 Challenge
Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Datorseende. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten. Termisk Systemteknik AB, Linköping, Sweden.ORCID-id: 0000-0002-6591-9400
Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Datorseende. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.ORCID-id: 0000-0002-6096-3648
Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Datorseende. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Datorseende. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten. Termisk Systemteknik AB, Linköping, Sweden.ORCID-id: 0000-0002-6763-5487
2016 (Engelska)Konferensbidrag, Enbart muntlig presentation (Övrigt vetenskapligt)
Abstract [en]

The Thermal Infrared Visual Object Tracking (VOT-TIR2015) Challenge was organized in conjunction with ICCV2015. It was the first benchmark on short-term,single-target tracking in thermal infrared (TIR) sequences. The challenge aimed at comparing short-term single-object visual trackers that do not apply pre-learned models of object appearance. It was based on the VOT2013 Challenge, but introduced the following novelties: (i) the utilization of the LTIR (Linköping TIR) dataset, (ii) adaption of the VOT2013 attributes to thermal data, (iii) a similar evaluation to that of VOT2015. This paper provides an overview of the VOT-TIR2015 Challenge as well as the results of the 24 participating trackers.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2016.
Serie
Svenska sällskapet för automatiserad bildanalys (SSBA)
Nationell ämneskategori
Datorseende och robotik (autonoma system)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-127598OAI: oai:DiVA.org:liu-127598DiVA, id: diva2:925830
Konferens
Swedish Symposium on Image Analysis
Tillgänglig från: 2016-05-03 Skapad: 2016-05-03 Senast uppdaterad: 2018-01-10Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(958 kB)10620 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 958 kBChecksumma SHA-512
43fba7b832c8ee72b291215459b5da74991262ac6ccec3a9b3b05a946da872125d4bf2ab25ce0230abfa40b3f6f23733641f45a7139af22faba411780388cffa
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Personposter BETA

Berg, AmandaFelsberg, MichaelHäger, GustavAhlberg, Jörgen

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Berg, AmandaFelsberg, MichaelHäger, GustavAhlberg, Jörgen
Av organisationen
DatorseendeTekniska fakulteten
Datorseende och robotik (autonoma system)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 10620 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 1241 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf