【摘 要】
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目标跟踪技术当前是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,在智能交通、视频监控、人机交互和自动驾驶等系统中广泛的运用。人为给定跟踪目标的初始信息,视觉目标跟踪算法能够准确地预测在接下来连续视频帧序列中跟踪目标的具体位置、尺度变化和行动轨迹等动态信息。跟踪场景种类繁多,背景环境复杂且多变,并且目标运动必然会产生形变、遮挡、模糊等问题,因此建立一个既准确鲁棒又满足实时性的视觉目标跟踪系统一直被认为是极富有
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目标跟踪技术当前是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,在智能交通、视频监控、人机交互和自动驾驶等系统中广泛的运用。人为给定跟踪目标的初始信息,视觉目标跟踪算法能够准确地预测在接下来连续视频帧序列中跟踪目标的具体位置、尺度变化和行动轨迹等动态信息。跟踪场景种类繁多,背景环境复杂且多变,并且目标运动必然会产生形变、遮挡、模糊等问题,因此建立一个既准确鲁棒又满足实时性的视觉目标跟踪系统一直被认为是极富有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于多阶段无锚框孪生网络的目标跟踪算法,即Multi-Stage Visual Tracking with Siamese Anchor-Free Proposal Network（MS-Siam AFPN）。该算法是由特征提取与融合子网络、分类与回归子网络和验证与回归子网络串联而成的三阶段孪生网络跟踪器。首先在分类与回归子网络引入了无锚框策略,在降低网络参数的同时,也能充分利用正负样本进行训练。其次在验证与回归子网络阶段,为了帮助跟踪器获得更好的鲁棒性和可识别性,一方面设计了特征提纯模块,利用通道注意力机制与可变形卷积池化操作联合处理输入的融合特征,实现扩大特征感受野的同时,更强化了图像特征的表征能力;另一方面,将目标识别和位置回归视为不同的处理任务,通过设置两条独立的网络支路分别获得候选目标的识别得分和位置精调,从而避免了特征模糊性。得益于上述三方面创新工作的协同作用,MSSiam AFPN获得了较大的性能提升,并在OTB-100、VOT-2016、La SOT和UAV123四个公共数据集测试实验中取得了优异的表现。
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