多特征融合的端到端链式行人多目标跟踪

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为了提升行人多目标跟踪的速度同时维持跟踪的精度,提出了一种多特征融合的端到端链式行人多目标跟踪网络。网络中将目标检测、特征提取与数据关联集成到一个统一的框架中,以连续两帧图片组成一个节点作为输入,直接回归出节点之间相同目标的边界框对,利用相邻节点之间公共帧的强相似性,仅使用交并比匹配来进行数据关联以提高跟踪速度。同时网络中采用了多特征融合的双向特征金字塔,并在金字塔网络中采用改进可变形卷积,增加了模型对目标形变的适应性。为了解决正负样本不平衡及梯度贡献差异,将focal loss与BalancedL
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小样本学习的分类结果依赖于模型对样本特征的表达能力,为了进一步挖掘图像所表达的语义信息,提出一种多级度量网络的小样本学习方法。首先,将输入图像的特征向量放入嵌入模块进行特征提取;其次,将经过第二层卷积及第三层卷积得到的特征描述子分别进行图像-类的度量以获得图像关系得分,对第四层卷积得到的特征向量进行全连接并将其做图像-图像的度量从而得到图像从属概率;最后,通过交叉验证对2个图像关系得分以及1个图像
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