【摘 要】
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全卷积孪生网络目标跟踪利用训练深度卷积网络,预先离线学习的方法解决通常相似性学习的问题,可以在线跟踪任意目标。针对基于全卷积孪生网络的目标跟踪,文中提出了一种基于T
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学物联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372123,61701252)资助项目
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全卷积孪生网络目标跟踪利用训练深度卷积网络,预先离线学习的方法解决通常相似性学习的问题,可以在线跟踪任意目标。针对基于全卷积孪生网络的目标跟踪,文中提出了一种基于Tiny Darknet全卷积孪生网络的目标跟踪器。首先,基于Tiny Darknet重新设计孪生网络目标跟踪框架;框架对输入的目标模板图像和搜索图像进行特征提取,通过互相关方法计算特征间的相似度,根据相似度得分确定目标的位置与尺度。然后,在该孪生网络目标跟踪框架的基础上,对Tiny Darknet的网络结构本身进行调整,以适应输入、输出尺寸。最
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