【摘 要】
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使计算机实时稳定地处理摄像头捕捉到的视频序列,精准定位目标坐标和绘制外观边界,即视觉跟踪任务的核心诉求。区别于实验室研究,工业界对跟踪器实时性和精度的平衡,以及泛化能力都有更为苛刻的标准。近年来,传统跟踪模型为获得可观的精度提升通常以牺牲实时性为代价。相较之下,孪生网络跟踪器能有效平衡精度以及速度,为跟踪方法的工业拓展提供可以借鉴的方案。考虑到孪生网络的优越性,基于孪生网络的目标跟踪多年来始终保持
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使计算机实时稳定地处理摄像头捕捉到的视频序列,精准定位目标坐标和绘制外观边界,即视觉跟踪任务的核心诉求。区别于实验室研究,工业界对跟踪器实时性和精度的平衡,以及泛化能力都有更为苛刻的标准。近年来,传统跟踪模型为获得可观的精度提升通常以牺牲实时性为代价。相较之下,孪生网络跟踪器能有效平衡精度以及速度,为跟踪方法的工业拓展提供可以借鉴的方案。考虑到孪生网络的优越性,基于孪生网络的目标跟踪多年来始终保持很高的研究热度。本文重点研究基于孪生网络的跟踪方法,针对全卷积跟踪器SiamFC固有的冗余参数致使过拟合和通用目标泛化能力低的劣势,分别设计出相应的解决方案,论文的研究要点和取得成果如下:（1）针对SiamFC跟踪器骨干网络参数冗余导致过拟合的问题,在骨干网络中依据注意力机制剪除冗余特征。通过系统分析发现,空间注意力在标签化训练的视觉任务中可实现有效的网络剪枝,但在基于回归训练的SiamFC跟踪器中,空间注意力机制会出现骨干网络注意力分散的问题。通道注意力旨在建立骨干网络通道的关联性,因此能够在回归问题中实现注意力的集中。基于此,课题着重研究基于通道注意力的网络剪枝策略。仿真实验证明对于为保持跟踪器模型轻量化采用的骨干网络Alex Net,空间注意力sub-CBAM会劣化跟踪器在OTB-100数据集上的性能,而相反通道注意力SE-Block分别对成功率和准确率提升1.9%和3.7%。因此,通道注意力能够剪除冗余参数,高效释放骨干网络的通道特征表达潜力。（2）针对SiamFC跟踪器在新场景下泛化能力低的问题,将迁移学习思想引入跟踪任务中,在元学习阶段,只有控制基础神经元的元参数被更新,使得元更新操作轻量化,元学习可以只依赖有限数量的视频序列完成跟踪器模型的泛化。仿真结果表明基于MTL的SiamFC跟踪器在OTB-100数据集上成功率相比（1）提高1.5%,准确率提高1.9%。因此,元学习MTL对跟踪器模型在新场景中的高效泛化有积极作用。
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