TLD（Tracking-Learning-Detection）学习笔记（七） | 王梓的博客

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TLD（Tracking-Learning-Detection）学习笔记（七）

2015年06月30日

笔者的TLD工程github地址：https://github.com/wangzi6147/OpenTLD

较原C++版本做出的改进

更换了videoinput库，支持release版本
算法运行过程中按空格键可暂停
增加resize参数
开始时先播放视频，按空格键之后再指定目标
优化学习模块中耗时较多的一个排序
利用CUDA优化了检测模块

其中前4项都是工程级别的修改，主要是为了更方便地与用户交互与测试。

后两项是测试时发现有两处明显耗时的部分。这两处比较耗时都是因为每一帧图像都会遍历大量的grid（测试视频中大概每一帧图像要遍历60000-70000个grid）。

学习模块中的nth_element排序：这里我采取的方式是把其中需要排序的good_boxes选出，存储在一个map中，再进行排序。而不是去所有grid中找good_boxes再排序（原程序方法）。
检测模块的分类部分：这里原程序有进行标注//FIXME: BottleNeck，说明原作者也知道这里是瓶颈。因为所有grid之间的运算是没有关联的，只是为了筛选出符合标准的grid。所以这里我利用CUDA进行并行运算优化，具体见github。测试视频在debug模式下，原程序检测模块每帧耗时300-400毫秒，优化后耗时30-40毫秒，提升10倍速度。