【摘 要】
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视觉目标跟踪是计算机视觉领域一个重要研究方向,在自动驾驶、视频监控、人机交互、医疗诊断等众多领域有着广泛的应用。随着深度学习的崛起,基于神经网络的视觉目标跟踪已成
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视觉目标跟踪是计算机视觉领域一个重要研究方向,在自动驾驶、视频监控、人机交互、医疗诊断等众多领域有着广泛的应用。随着深度学习的崛起,基于神经网络的视觉目标跟踪已成为主流研究方向,其中基于双胞胎(Siamese)网络模型的方法在目标跟踪领域表现出了优异的性能。本文将基于Siamese网络,探究不同干扰和网络结构对目标跟踪性能的影响。
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