基于弱监督表示学习的热红外目标跟踪

由于热红外成像技术具有更强的穿透雾、霾、雨、雪的能力,在恶劣天气条件下的成像效果几乎不受影响,使得基于热红外图像的目标跟踪任务越来越被研究者重视。针对基于卷积神经网络的热红外目标跟踪算法在模型训练过程中需要的带有标签的数据不足的问题,提出了一种基于弱监督表示学习的方法,利用少量的标签数据及大量的无标签数据进行模型训练,从而用于热红外目标跟踪任务。首先,利用主动学习的指导在大量无标签的数据中挑选最具有代表性的训练样本;然后,给定每个样本序列的首帧目标的真实标签,利用基础跟踪器生成该序列中其他图像帧中目标的伪标签;之后,利用带有真实标签和伪标签的训练数据进行模型训练;最后,利用训练好的模型在热红外目标跟踪算法测试数据集上进行模型测试。实验结果表明:该方法可以在减少模型训练对标签数据需求的同时保证跟踪器的准确性。