【摘 要】
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基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关.然而,与最先进的算法相比,孪生网络的算法仍然有精度差距,他们不能利用来自深层网络的特征,如残
【机 构】
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中国矿业大学 江苏 徐州 221116;中国矿业大学 江苏 徐州 221116
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基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关.然而,与最先进的算法相比,孪生网络的算法仍然有精度差距,他们不能利用来自深层网络的特征,如残差神经网络resnet-50或更深层.在项目研究过程中,我们发现了问题的核心原因是缺乏严格的平移不变性.通过全面的理论分析和实验验证,我们突破了这一限制,通过一个简单而有效的空间感知采样策略,成功地训练了一个具有显著性能提升的基于Resnet网络的孪生跟踪器.此外,我们通过模型压缩方法降低了CNN的计算成本.我们进行了广泛的实验,以证明所提出的跟踪器的有效性.
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