【摘 要】
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行人目标跟踪是智能监控领域的一个重要课题.传统的目标跟踪技术,在跟踪精度上没有深度网络高,但深度卷积神经网络计算量极大,导致计算速度缓慢无法实时跟踪.随着卷积网络的不断发展,孪生网络在目标跟踪这一课题上脱颖而出,其根据子网共享权重的特点,可以训练出有效的网络只需要少量的参数,少量的参数也就意味着不易于过拟合以及运行速度快等突出的优点,适用于实时行人目标跟踪.文中采用孪生网络和轻量骨干网络构建目标跟踪网络,实现实时高精度的目标跟踪算法.
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广东广州510006
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行人目标跟踪是智能监控领域的一个重要课题.传统的目标跟踪技术,在跟踪精度上没有深度网络高,但深度卷积神经网络计算量极大,导致计算速度缓慢无法实时跟踪.随着卷积网络的不断发展,孪生网络在目标跟踪这一课题上脱颖而出,其根据子网共享权重的特点,可以训练出有效的网络只需要少量的参数,少量的参数也就意味着不易于过拟合以及运行速度快等突出的优点,适用于实时行人目标跟踪.文中采用孪生网络和轻量骨干网络构建目标跟踪网络,实现实时高精度的目标跟踪算法.
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