【摘 要】
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近年来,随着深度神经网络的发展,目标跟踪算法取得了长足的进步,已经成为计算机视觉技术最重要的研究热点之一。同时,基于孪生网络的目标跟踪算法以其巨大的速度优势和良好的跟踪性能在目标跟踪领域得到了广泛的关注和应用,成为了目标跟踪领域的主流算法。当前大多数目标跟踪算法都以anchor的方式实现对目标尺度的评估,我们认为可以将目前目标检测领域中的anchor-free方法应用到跟踪领域中,并实现与当前目标
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近年来,随着深度神经网络的发展,目标跟踪算法取得了长足的进步,已经成为计算机视觉技术最重要的研究热点之一。同时,基于孪生网络的目标跟踪算法以其巨大的速度优势和良好的跟踪性能在目标跟踪领域得到了广泛的关注和应用,成为了目标跟踪领域的主流算法。当前大多数目标跟踪算法都以anchor的方式实现对目标尺度的评估,我们认为可以将目前目标检测领域中的anchor-free方法应用到跟踪领域中,并实现与当前目标尺度评估方法相比有竞争力的性能。本文提出了一种实时目标跟踪框架,该框架是端到端的anchor-free孪生网络。由于传统孪生网络的骨干网络相对较浅,导致跟踪器提取的特征信息不足,精度较低,同时相对较浅的网络不能提取目标的深层信息,因此我们采用相对较深的沙漏网络提供更加丰富的特征表示。同时,本文提出了特征调整网络,通过Feature Merge模块对模板特征进行融合,增强了模板特征的表达能力,提高了定位性能。与现有的大多数目标跟踪算法使用RPN网络进行尺度评估的方式不同,我们采用anchor-free方式实现对目标尺度的评估,通过预测目标角点heatmap的方式对目标的边框进行回归。同时,为了配合角点预测分支更好的发挥作用我们提出了向量预测分支,使得算法对于潜在干扰物的影响更加具有鲁棒性。为了验证本文提出的方法的有效性,我们选取了4个主流的数据集作为训练集,然后在VOT2019和Tracking Net上对该算法进行了评测。实验证明,通过角点预测和向量回归的方式可以有效的提高目标跟踪的性能。
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