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长时视觉跟踪中基于双模板Siamese结构的目标漂移判定网络
1
作者
侯志强
王卓
+3 位作者
马素刚
赵佳鑫
余旺盛
范九伦
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1458-1467,共10页
在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态...
在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态模板共同判定跟踪结果是否丢失,其中,引入动态模板有效提高算法对目标外观变化的适应能力。为了对所提目标漂移判定网络进行训练,建立了样本丰富的数据集。为验证所提网络的有效性,将该网络与基础跟踪器和重检测模块相结合,构建了一个完整的长时跟踪算法。在UAV20L, LaSOT,VOT2018-LT和VOT2020-LT等经典的视觉跟踪数据集上进行了测试,实验结果表明,相比于基础跟踪器,在UAV20L数据集上,跟踪精度和成功率分别提升了10.4%和7.5%。
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关键词
长时跟踪
深度学习
目标漂移判定网络
Siamese结构
双模板
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职称材料
题名
长时视觉跟踪中基于双模板Siamese结构的目标漂移判定网络
1
作者
侯志强
王卓
马素刚
赵佳鑫
余旺盛
范九伦
机构
西安邮电大学计算机学院
空军工程大学信息与导航学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1458-1467,共10页
基金
国家自然科学基金(62072370)
陕西省自然科学基金(2023-JC-YB-598)。
文摘
在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态模板共同判定跟踪结果是否丢失,其中,引入动态模板有效提高算法对目标外观变化的适应能力。为了对所提目标漂移判定网络进行训练,建立了样本丰富的数据集。为验证所提网络的有效性,将该网络与基础跟踪器和重检测模块相结合,构建了一个完整的长时跟踪算法。在UAV20L, LaSOT,VOT2018-LT和VOT2020-LT等经典的视觉跟踪数据集上进行了测试,实验结果表明,相比于基础跟踪器,在UAV20L数据集上,跟踪精度和成功率分别提升了10.4%和7.5%。
关键词
长时跟踪
深度学习
目标漂移判定网络
Siamese结构
双模板
Keywords
Long-term tracking
Deep learning
Target drift Discriminative Network(DNet)
Siamese structure
Dual template
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
长时视觉跟踪中基于双模板Siamese结构的目标漂移判定网络
侯志强
王卓
马素刚
赵佳鑫
余旺盛
范九伦
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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