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基于改进SiamFC的实时目标跟踪算法 被引量:6

A Real-Time Target-Tracking Algorithm Based on Improved SiamFC
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摘要 针对全卷积孪生神经网络SiamFC在目标跟踪速度以及网络判别能力上有待提升的问题,提出了一种基于改进SiamFC的实时目标跟踪算法。将原网络结构中的第二层卷积层替换为深度可分离卷积,通过减少参数计算量,提高了跟踪速度;为了提高网络判别能力,第三层卷积层使用混合深度卷积,通过不同尺寸的卷积核提取特征,实现多特征融合,提取到鲁棒性更强的特征;采用预处理后的ILSVRC2015数据集,使用随机梯度下降法对网络进行训练,并在OTB2015、VOT2016、ILSVRC2015数据集上对算法性能进行测试。实验结果表明,该算法和SiamFC算法相比,在跟踪成功率、跟踪精度以及跟踪速度上都有一定的提升,并能够满足实时跟踪要求。 A real-time target tracking algorithm based on improved SiamFC(a fully convolutional Siamese network)is proposed herein to improve the target tracking speed and the network discrimination ability of traditional SiamFC.First,after the first conventional convolution layer,a depth-wise separable convolution is set to improve the tracking speed by reducing the amount of parameter calculation.Second,the third convolution layer is set as a mixed depth-wise convolution(MixConv)to improve the recognition ability of the network.We extracted features from the convolution kernel of different sizes and concatenated them in the channel to achieve a multifeature fusion and extract more robust features.Finally,the preprocessed ILSVRC2015 data set was used to train the network using the random gradient descent method,and the performance of the algorithm was tested on the OTB2015,VOT2016,and ILSVRC2015 data sets.Experimental results show that compared with the SiamFC algorithm,our algorithm shows a certain improvement in the tracking success rate,tracking accuracy,and tracking speed,and can meet real-time tracking requirements.
作者 张红颖 贺鹏艺 王汇三 Zhang Hongying;He Pengyi;Wang Huisan(College of Electronic Information and Automation,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China)
出处 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第6期300-308,共9页 Laser & Optoelectronics Progress
基金 国家重点研发计划(2018YFB1601200) 中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项(3122018C004)。
关键词 机器视觉 目标跟踪 孪生网络 深度可分离卷积 混合深度卷积 多特征融合 machine vision object tracking Siamese network depthwise separable convolutions mixed depthwise convolutions multi-feature fusion
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