【摘 要】
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针对基于孪生网络的目标跟踪算法易受物体形变等因素影响而导致跟踪任务失败的问题,提出一种多层特征融合方法.通过联合多层网络的特征图组成特征空间来丰富模型提取的特征信息;引入无锚点方法,在预测物体位置的分支上,通过预测中心点与边框四周的距离,此部分的网络参数量是基于锚点目标跟踪算法中RPN部分参数量的20％,有效缩短目标跟踪所需要的计算时间.在VOT和GOT数据集上的实验结果显示,此方法在准确度上取得最好成绩.
【机 构】
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广东技术师范大学计算机科学学院;广东技术师范大学数学与系统科学学院,广东广州510665
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针对基于孪生网络的目标跟踪算法易受物体形变等因素影响而导致跟踪任务失败的问题,提出一种多层特征融合方法.通过联合多层网络的特征图组成特征空间来丰富模型提取的特征信息;引入无锚点方法,在预测物体位置的分支上,通过预测中心点与边框四周的距离,此部分的网络参数量是基于锚点目标跟踪算法中RPN部分参数量的20％,有效缩短目标跟踪所需要的计算时间.在VOT和GOT数据集上的实验结果显示,此方法在准确度上取得最好成绩.
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