【摘 要】
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深度图可以提供运动目标所处的三维空间结构信息，因此可以用来提升跟踪性能。但目前缺少基于RGBD的目标跟踪数据集，无法直接训练RGBD输入下的深度学习跟踪器。对此，提出了一种基于知识对齐的模型迁移重组算法，可以方便的将在其他RGBD任务上训练得到的模型迁移到基于DiMP的跟踪算法上来，并且对于不同的跟踪对象不需要重新计算迁移参数。另外，针对深度图信息不稳定的问题，提出了一种高效的平滑稳定算法。在VO
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深度图可以提供运动目标所处的三维空间结构信息，因此可以用来提升跟踪性能。但目前缺少基于RGBD的目标跟踪数据集，无法直接训练RGBD输入下的深度学习跟踪器。对此，提出了一种基于知识对齐的模型迁移重组算法，可以方便的将在其他RGBD任务上训练得到的模型迁移到基于DiMP的跟踪算法上来，并且对于不同的跟踪对象不需要重新计算迁移参数。另外，针对深度图信息不稳定的问题，提出了一种高效的平滑稳定算法。在VOTRGBD数据集上的实验表明，迁移融合后的特征可以显著提升目标和背景之间的判别性，有效提升跟踪器的性能。
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