FAST v1

FAST v1是一种基于深度学习的目标跟踪算法，由中国科学院自动化研究所提出。该算法通过在特征金字塔网络中引入多尺度上下文信息来提高目标跟踪的精度和鲁棒性。FAST v1采用了一种新的特征融合方法，将不同尺度的特征图进行融合，以获取更丰富的上下文信息。此外，FAST v1还使用了一种新的位置预测策略，通过对目标位置进行加权平均来提高预测的准确性。FAST v1在多个公开数据集上取得了优异的性能，并且在实时视频跟踪任务中表现出了良好的鲁棒性和准确性。总之，FAST v1是一种高效、准确、鲁棒的目标跟踪算法，具有广泛的应用前景。