【摘 要】
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识别多尺度目标和遮挡目标是目标检测中的重点和难点。为了检测不同大小的目标，目标检测器通常利用卷积神经网络的多尺度特征图层次结构，然而这种自顶向下的结构由于底层特征图的卷积层较小，缺乏获取小目标特征所需的细节信息，因此这些目标检测器的性能受到了限制。为此，本文结合Faster R-CNN框架提出Collaborative R-CNN，设计了一种级联网络结构，可以融合多尺度特征图，以生成深度融合的特征
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识别多尺度目标和遮挡目标是目标检测中的重点和难点。为了检测不同大小的目标，目标检测器通常利用卷积神经网络的多尺度特征图层次结构，然而这种自顶向下的结构由于底层特征图的卷积层较小，缺乏获取小目标特征所需的细节信息，因此这些目标检测器的性能受到了限制。为此，本文结合Faster R-CNN框架提出Collaborative R-CNN，设计了一种级联网络结构，可以融合多尺度特征图，以生成深度融合的特征信息来增强小目标所需的细节特征，从而提高检测小目标的能力。此外，由于使用RoIPooling过程中的量化
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现有基于孪生网络的单目标跟踪算法能够实现很高的跟踪精度,但是这些跟踪器不具备在线更新的能力,而且其在跟踪时很依赖目标的语义信息,这导致基于孪生网络的单目标跟踪算法在面对具有相似语义信息的干扰物时会跟踪失败.为了解决这个问题,本文提出了一种异步相关响应的计算模型,并提出一种高效利用不同帧间目标语义信息的方法.在此基础上,提出了一种新的具有判别性的跟踪算法.同时为了解决判别模型使用一阶优化算法收敛慢的
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