【摘 要】
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针对硬件上实现指定目标的高速跟踪,提出一种适用于硬件高速计算的深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)目标跟踪算法.通过分析卷积层、卷积核、亚采样层和激
【机 构】
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中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61234003,61434004,61504141);北京脑计划项目(z161100000216129);中国科学院学科项目(kjzd-ew-111-04)
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针对硬件上实现指定目标的高速跟踪,提出一种适用于硬件高速计算的深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)目标跟踪算法.通过分析卷积层、卷积核、亚采样层和激活层对于网络性能的影响,针对硬件实现构建多种CNN结构.训练指定目标样本,得到基于卷积深度特征的目标模型,采用灵活的搜索策略,调用优化后的模型参数实现硬件上的目标跟踪.结合实例,对比了多种网络的性能和跟踪效果,其中最优模型参数仅为368Byte,测试错误率为O.0125,跟踪误差均值为0.779像素,证明了该算法
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