近年来随着深度学习技术的快速发展和大规模图像数据集的公开,基于深度学习的跟踪方法在各大测试平台上展现出了优异的性能,但想要设计一个适用不同应用场景的鲁棒跟踪算法由于跟踪对象多变、序列间外观变换频繁等原因仍然比较困难。为了解决常规RGB场景下基于检测判别式的跟踪网络中存在的过于依赖目标实时外观特征和对被跟踪目标相似物抗干扰能力较差等问题,本文设计了一种结合卷积网络层和DAGRNN层的跟踪网络,将图像
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