典型文献
基于动态模板更新的孪生网络目标跟踪算法
文献摘要：
全卷积孪生网络SiamFC++在复杂场景下,尤其是当 目标外观发生剧烈变化时,跟踪准确性会受到严重影响,为此提出了一种基于动态更新模板的孪生网络目标跟踪算法.该算法使用ResNet-50作为骨干网络提取图像的深度特征,增强网络的特征提取能力.对于深度特征互相关操作得到的响应图,直接通过无锚的方式预测目标对象的位置和比例.针对模板更新,首先使用模板动态更新策略判断模板是否更新,若需要更新则采用模板更新子网络,为下一帧的跟踪估计最佳模板.实验结果表明,本文算法针对目标外观剧烈变化和大气环境影响具有较强的鲁棒性,有效提高了跟踪的准确率和成功率.同时平均速率达到32帧/s,满足实时性要求.
文献关键词：
计算机视觉;目标跟踪;孪生网络;动态更新模板;无锚方式
中图分类号：
作者姓名：
才华;王学伟;付强;王伟刚;李英超
作者机构：
长春理工大学电子信息工程学院,长春130022;长春中国光学科学技术馆,长春130117;长春理工大学光电工程学院,长春130022;吉林大学第一医院泌尿外二科,长春130061
文献出处：
引用格式：
[1]才华;王学伟;付强;王伟刚;李英超-.基于动态模板更新的孪生网络目标跟踪算法)[J].吉林大学学报（工学版）,2022(05):1106-1116
A类：
SiamFC++,动态更新模板,无锚方式
B类：
模板更新,目标跟踪算法,全卷积,卷积孪生网络,复杂场景,ResNet,骨干网络,深度特征,特征提取能力,互相关操作,响应图,接通,更新策略,若需,子网络,一帧,大气环境,计算机视觉
AB值：
0.279104
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