【摘 要】
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一阶段回归跟踪框架由于其快速且易于训练的性质吸引了很多研究者的注意。当前的一阶段回归网络可以通过多分支响应图的融合获得多级信息。然而,现有算法的响应图融合方法主
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院;
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一阶段回归跟踪框架由于其快速且易于训练的性质吸引了很多研究者的注意。当前的一阶段回归网络可以通过多分支响应图的融合获得多级信息。然而,现有算法的响应图融合方法主要基于简单的逐元素相加或相乘运算。本文提出的一种新的跟踪模型,它集成了基于双线性卷积神经网络的新型响应图融合方法。它可以获得响应图的位置关联和信息交互,这有利于更准确地跟踪目标物体。本文的算法是第一个将双线性卷积神经网络引入跟踪领域中,并且用于响应图的融合。双线性卷积,实际上是两个向量之间的外积操作。在OTB2013基准数据库上测试本文的算法,结果表明,与一流的跟踪算法相比,本文已经取得了比较有竞争力的结果。
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