【摘 要】
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孪生网络在解决目标跟踪问题时具有较大的速度和精度优势,在跟踪领域得到广泛应用。双孪生网络由独立的语义和外观2个分支组成,每个分支都是一个相似学习的孪生网络,解决了原
【机 构】
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长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,长沙理工大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目,基于深度神经网络的实体关系抽取关键技术研究(61602059,项目经费20万元)
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孪生网络在解决目标跟踪问题时具有较大的速度和精度优势,在跟踪领域得到广泛应用。双孪生网络由独立的语义和外观2个分支组成,每个分支都是一个相似学习的孪生网络,解决了原孪生网络精度不足的问题,但其每个分支独立训练,导致系统速度较低。为此,在双孪生网络的基础上提出一种自适应选择跟踪系统ASTS。在测试过程中,简单帧时自动停止网络向前传播,快速判断目标所在位置,从而提高系统的跟踪速度。复杂帧时2个分支相互协调以准确跟踪目标。在OTB2013/50/100和VOT2017数据集上的实验结果表明,相对于固定的双孪生网
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