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【摘 要】
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目的表观模型对视觉目标跟踪的性能起着决定性的作用。基于网络调制的跟踪算法通过构建高效的子网络学习参考帧目标的表观信息,以用于测试帧目标的鲁棒匹配,在多个目标跟踪数据集上表现优异。但是,这类跟踪算法忽视了高阶信息对鲁棒建模物体表观的重要作用,致使在物体表观发生大尺度变化时易产生跟踪漂移。为此本文提出全局上下文信息增强的二阶池化调制子网络,以学习高阶特征提升跟踪器的性能。方法首先,利用卷积神经网络(c
【机 构】
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南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044;江苏省大数据分析技术重点实验室,南京210044
【出 处】
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中国图象图形学报
【发表日期】
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2021年03期
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