【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉领域重要的分支之一。作为一项基础任务,目标跟踪在经历了数十年的发展后,已经广泛应用于各个领域,如自动驾驶、虚拟现实、海洋监测、智能安防、卫星跟踪、天文观测、医学图像等。视频目标跟踪的主要任务,是从视频中找到待追踪目标,精准定位目标位置,预测目标的大小、形状等,为后续任务提供准确的目标信息。目前的目标跟踪网络,普遍存在高精度低成功率的情况,如何提高跟踪器的成功率,增强鲁棒性仍然是
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目标跟踪是计算机视觉领域重要的分支之一。作为一项基础任务,目标跟踪在经历了数十年的发展后,已经广泛应用于各个领域,如自动驾驶、虚拟现实、海洋监测、智能安防、卫星跟踪、天文观测、医学图像等。视频目标跟踪的主要任务,是从视频中找到待追踪目标,精准定位目标位置,预测目标的大小、形状等,为后续任务提供准确的目标信息。目前的目标跟踪网络,普遍存在高精度低成功率的情况,如何提高跟踪器的成功率,增强鲁棒性仍然是一个巨大的挑战。同时,主流目标跟踪算法普遍采用有监督学习,对数据集依赖严重,不利于增强网络泛化能力,如何训练一个对数据集依赖较小的网络,也是需要解决的问题。本论文通过分析当前优秀的目标跟踪算法,分别针对低成功率和数据集依赖的问题提出了两个策略:边界框集中化策略（BCS）和半监督学习策略（HLS）。论文中利用BCS设计了椭圆形边界框（EB）和矩形边界框（RB）两种新的边界框对Siam FC++进行改进,并在OTB和VOT数据集上进行了测试,测试结果表明,BCS对目标跟踪网络的性能有良好的提升效果。在另一组实验中,HLS被用于对Siam FC++进行半监督学习的改进,在各方面性能下降不超过1%的条件下,将数据标注量降低到原标注量的1/20,且HLS对数据集的目标分布无要求,使目标跟踪算法一定程度上摆脱了对数据集和数据标注的依赖,极大地方便了数据的扩展。
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