【摘 要】
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为解决多数基于孪生网络的跟踪算法存在骨干网络特征提取能力弱、模板不适应目标变化等问题,本文在SiamFC的基础上提出了基于可变形卷积的孪生网络算法(DCSiam)。首先,采用可变形卷积模块在不同方向上学习多层特征数据的自适应偏移量,增大卷积过程中的有效感受野,通过多层可变形互相关融合得到最终响应图,以增强骨干网络的深层语义特征提取能力;最后,采用一种高置信度的模板在线更新策略,每隔固定帧计算响应图
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为解决多数基于孪生网络的跟踪算法存在骨干网络特征提取能力弱、模板不适应目标变化等问题,本文在SiamFC的基础上提出了基于可变形卷积的孪生网络算法(DCSiam)。首先,采用可变形卷积模块在不同方向上学习多层特征数据的自适应偏移量,增大卷积过程中的有效感受野,通过多层可变形互相关融合得到最终响应图,以增强骨干网络的深层语义特征提取能力;最后,采用一种高置信度的模板在线更新策略,每隔固定帧计算响应图的峰值旁瓣比与最大值作为更新依据,使用加权的方式融合特征以更新模板。使用OTB2013、 OTB2015
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