【摘 要】
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针对复杂场景下的视觉目标跟踪问题,论文提出了一种基于三通道孪生网络的鲁棒目标跟踪算法。该算法使用三个并行的VGG-16网络进行特征提取。然后,通过卷积操作得到当前帧相对于真实目标和上一帧输出目标的相似度分数图,再根据融合分数图定位当前帧中跟踪对象的位置。文中的实验证实,在复杂场景下,论文提出的算法相对于Siamese-fc等其他实时目标跟踪算法,在跟踪鲁棒性方面有着较大的优势。实验结果同时表明论文
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
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针对复杂场景下的视觉目标跟踪问题,论文提出了一种基于三通道孪生网络的鲁棒目标跟踪算法。该算法使用三个并行的VGG-16网络进行特征提取。然后,通过卷积操作得到当前帧相对于真实目标和上一帧输出目标的相似度分数图,再根据融合分数图定位当前帧中跟踪对象的位置。文中的实验证实,在复杂场景下,论文提出的算法相对于Siamese-fc等其他实时目标跟踪算法,在跟踪鲁棒性方面有着较大的优势。实验结果同时表明论文算法具有较好的实时性。
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