C-COT算法是DCF（KCF）算法的又一重要演进算法，该算法在VOT-16上取得了不错的成绩。C-COT使用深度神经网络VGG-net提取特征，通过立方插值，将不同分辨率的特征图插值到连续空间域，再应用Hessian矩阵可以求得亚像素精度的目标位置（就和SURF、SIFT里面获取亚像素精度特征点的思想类似）。确定插值方程之后，还解决了在连续空间域进行训练的问题。C-COT的代码结合了deepSRDCF、SRDCFdeno的样本进化，和C-COT进行插值等算法。这里面博主也有许多地方没有理解，毕竟Martin的数学功底大家都明白，这里就当时写一下自己的理解了。文章代码