10.3969/j.issn.1001-3881.2022.19.001
基于残差连接的高帧率Siamese目标跟踪算法
为提高Siamese跟踪算法在快速运动和相似物体等复杂情况下的跟踪性能和跟踪速度,提出一种融合残差连接与深度可分离卷积的Siamese目标跟踪算法.将原特征提取网络中的5x5卷积替换为普通3×3卷积,在减少网络计算量的同时提高其对特征的学习能力.用计算量更小的深度可分离卷积替代原网络中所有的普通3×3卷积,不仅加快了网络推理速度,还加深了特征提取网络的深度,从而获得对目标更具表征能力的深层语义信息.在深度可分离卷积模块中加入残差连接,组成残差块,用以融合网络提取的不同层特征,提高特征信息的利用率.结果表明:所提算法在跟踪精度和成功率上均有所提高.并且在实时性和可靠性上优于其他算法.
目标跟踪、残差连接、特征提取、深度可分离卷积、残差块
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2023-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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