【摘 要】
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针对全卷积孪生神经网络SiamFC在目标跟踪速度以及网络判别能力上有待提升的问题,提出了一种基于改进SiamFC的实时目标跟踪算法。将原网络结构中的第二层卷积层替换为深度可分离卷积,通过减少参数计算量,提高了跟踪速度;为了提高网络判别能力,第三层卷积层使用混合深度卷积,通过不同尺寸的卷积核提取特征,实现多特征融合,提取到鲁棒性更强的特征;采用预处理后的ILSVRC2015数据集,使用随机梯度下降法
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300
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针对全卷积孪生神经网络SiamFC在目标跟踪速度以及网络判别能力上有待提升的问题,提出了一种基于改进SiamFC的实时目标跟踪算法。将原网络结构中的第二层卷积层替换为深度可分离卷积,通过减少参数计算量,提高了跟踪速度;为了提高网络判别能力,第三层卷积层使用混合深度卷积,通过不同尺寸的卷积核提取特征,实现多特征融合,提取到鲁棒性更强的特征;采用预处理后的ILSVRC2015数据集,使用随机梯度下降法对网络进行训练,并在OTB2015、VOT2016、ILSVRC2015数据集上对算法性能进行测试。实验
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