【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉的一个基础研究分支,在智能视频监控、精确制导、机器人等诸多领域有着重要应用。近年来,随着计算机硬件的更新换代,深度学习技术引起了众多专家学者的研究。在目标跟踪领域,基于神经网络的跟踪算法表现出了出色的性能。在众多单目标跟踪算法中,基于孪生神经网络的目标跟踪算法Siam FC（Siamese Fully-Convolutional）在跟踪速度上表现出了极具竞争力的性能。然而,Si
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目标跟踪是计算机视觉的一个基础研究分支,在智能视频监控、精确制导、机器人等诸多领域有着重要应用。近年来,随着计算机硬件的更新换代,深度学习技术引起了众多专家学者的研究。在目标跟踪领域,基于神经网络的跟踪算法表现出了出色的性能。在众多单目标跟踪算法中,基于孪生神经网络的目标跟踪算法Siam FC（Siamese Fully-Convolutional）在跟踪速度上表现出了极具竞争力的性能。然而,Siam FC跟踪算法具有较低的跟踪精度和成功率。为提高Siam FC跟踪算法的跟踪精度和成功率,本文从以下方面对该算法做出了改进。本文提出了一个简单的生成网络,并将其整合于孪生跟踪网络的实例分支中,同时在模版分支引入特征通道注意力机制,提出了AGSNet目标跟踪算法。特征通道注意力机制使跟踪网络更关注对目标跟踪有利的通道特征,构建出更具可靠性的目标模板。生成网络随机生成掩码,作用于当前帧搜索区域以增强正样本的多样性。随着端到端离线训练,跟踪网络会更关注目标外观的最有效特征。在OTB-2013和OTB-2015基准数据集上的实验结果验证了AGSNet目标跟踪算法的有效性。为进一步提升AGSNet目标跟踪算法的跟踪精度和成功率,本文从利用多层次特征的角度出发对算法进行了改进,提出了AGSNet+目标跟踪算法。具体地,分别使用Conv4层特征和Conv5层特征计算目标区域和搜索区域的相似度得到两张特征响应图。继而根据置信度给两张特征响应图分配权值,将两张响应图加权融合形成最终的特征响应图。同时,若融合后的特征响应图的置信度超过了设定的阙值,就使用当前帧的跟踪结果对下一帧的目标模板做出更新。在OTB-2013和OTB-2015基准数据集上的实验结果验证了AGSNet+目标跟踪算法的有效性。
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