【摘 要】
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近几年,目标跟踪技术更新越来越快,遇到的挑战也层出不穷。孪生网络的出现极大推动了目标跟踪技术发展,它既能达到高精度,同时又保证了算法的实时性,但是在遇到目标遮挡、剧烈形变、光照变化复杂场景时,跟踪器并不能很好的适应这些挑战,容易导致跟踪失败。本文针对现有基于孪生网络目标跟踪算法的缺陷,提出了模板池更新、分类回归互链策略等方法。首先,提出了模板池更新机制和特征融合模块。针对目前孪生网络目标跟踪算法使
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近几年,目标跟踪技术更新越来越快,遇到的挑战也层出不穷。孪生网络的出现极大推动了目标跟踪技术发展,它既能达到高精度,同时又保证了算法的实时性,但是在遇到目标遮挡、剧烈形变、光照变化复杂场景时,跟踪器并不能很好的适应这些挑战,容易导致跟踪失败。本文针对现有基于孪生网络目标跟踪算法的缺陷,提出了模板池更新、分类回归互链策略等方法。首先,提出了模板池更新机制和特征融合模块。针对目前孪生网络目标跟踪算法使用初始帧对目标进行跟踪的问题,因此无法适应目标遮挡、相似性干扰等挑战,本文提出一种模板池更新机制,利用模板池里面的信息生成高质量的新模板;同时针对模板池里信息的可靠性问题,提出一种模板准确性和必要性判断机制对模板池进行自适应更新,确保模板池中的模板保持高置信度;此外,针对目标特征提取过程中卷积、池化操作产生的信息丢失问题,提出一种特征融合模块,使用三个并行非对称的空洞卷积层捕捉空间信息,提高跟踪器的性能。其次,提出了分类回归互链策略,解决目前孪生网络目标跟踪的分类与回归结果不一致性问题,分类分支辅助回归分支精确定位,回归分支辅助分类分支提高分类得分的可靠性;另外,推理阶段添加了一个定位评估分支,代替回归分支对分类分支进行辅助,使得跟踪器能够更加精确地跟踪到目标;针对骨干网络在提取目标特征的过程中忽视通道信息和空间信息的交互,使网络无法更好地关注目标本身的问题,本文提出了一种通道注意力和轻量化的空间注意力结合的混合注意力机制,使重要的通道和位置获得更大的权重,从而提高跟踪器的性能。最后,对于本文提出的两种孪生网络目标跟踪算法,在OTB100测试平台和VOT2018测试平台上进行测试,验证了算法的有效性。
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