【摘 要】
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基于全卷积孪生网络的视频目标跟踪算法由于在跟踪过程中使用单一模板，因而在运动目标外观发生变化时容易出现跟踪漂移并导致精度下降。因此，提出了一种基于孪生网络融合多模板的目标跟踪算法，该算法可在特征级上建立模板库，并使用平均峰值相关能量和模板相似度来保证模板库中各个模板的有效性，从而对多个响应图进行融合以获得更高的跟踪精度。OTB2015和VOT2016数据集上的测试结果表明，在运动目标外观发生变化的
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基于全卷积孪生网络的视频目标跟踪算法由于在跟踪过程中使用单一模板，因而在运动目标外观发生变化时容易出现跟踪漂移并导致精度下降。因此，提出了一种基于孪生网络融合多模板的目标跟踪算法，该算法可在特征级上建立模板库，并使用平均峰值相关能量和模板相似度来保证模板库中各个模板的有效性，从而对多个响应图进行融合以获得更高的跟踪精度。OTB2015和VOT2016数据集上的测试结果表明，在运动目标外观发生变化的复杂环境下所提算法不但具有较快的跟踪速度，而且相比于现有其它算法能取得更为优异的跟踪性能。
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随着视频行业的不断发展，受损视频帧检测应用也愈加广泛，为了满足视频帧检测中的低资源消耗要求，本文对卷积神经网络中参数量的来源进行分析，提出了新的卷积神经网络剪枝算法实现卷积神经网络的压缩。首先结合了卷积神经网络权重和数据传播过程提出了基于数据流动的节点重要性评估算法，然后引入了记忆力机制避免可能由于评估样本较少而造成的误剪枝，最后，本文基于节点重要性评估结果提出了基于重要性采样的软剪枝策略，进一步
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