TensorFlow port of the tracking method described in the paper Fully-Convolutional Siamese nets for object tracking.
从笔记本的web camera获取图像，并对选中的目标进行跟踪。
需要安装 tensorflow, opencv-python. 直接运行main.py, 首先会提示用户进行多长帧数的跟踪，以及框住目标的bounding box的大小(宽高)，默认是160px。 输入完成后弹出窗口，将待跟踪的物体放入窗口的中的方框中。
方框消失后，开始进行跟踪的视频采集，会有一个窗口显示采集视频的结果。
采集完成后，开始进行跟踪的过程，算法会将每一帧跟踪的结果实时显示出来。
在Huawei Matebook X Pro(I5 8250U + 8GB ram), 平均每一帧inference的时间为0.4~0.7s, 对于24fps的视频不能做到实时。
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