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基于孪生三分支神经网络的目标跟踪
作者:顾昊 阳映焜 曲毅 
单位:中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院 西安 710086 
关键词:目标跟踪  孪生网络  三分支网络  分割掩膜  轻量级 
分类号:TP391.4
出版年,卷(期):页码:2020,27(7):19-25
摘要:
为了在保持较高跟踪精度的前提下,提高智能监控摄像头对单目标跟踪的实时性,提出一种基于孪生三分支神经网络的跟踪方法。首先,基于DenseNet重新构建孪生网络的骨干部分,使用较少的参数量和计算量更加充分地利用不同层次的特征图;其次,添加掩膜分支,对目标模板图像和搜索图像特征间的相似性度量得分重新排序,直接根据最大得分对应的候选响应窗口生成和细化掩膜;最后,定义算法的损失函数。在OTB50/100以及 VOT2018基准数据集上对所提算法进行评估,实验结果表明,所提算法相比原始的SiamMask算法在准确性有所提升的情况下更加轻量级,平均帧速提高了2倍,实时性更佳。
基金项目:
作者简介:
顾昊(1995 —),男,江苏泰兴人,硕士生,研究方向为深度学习和计算机视觉。
参考文献:
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