特征融合与训练加速的高效目标跟踪

摘要：

基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题.针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪.增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰富的语义信息.深度互相关操作得到候选窗口响应(Response of Candidate Windows,RoWs),在其中构建区域建议网络(Region Proposal Network,RPN),通过权衡正负锚点的数量比,使孪生网络性能更加高效、稳定.大型数据集训练孪生网络时,使用均匀滑动漂移采样,代替随机漂移采样算法,在抑制中心偏置现象的同时,显著加快了孪生网络的训练速度.跟踪基准VOT2018上的评估实验结果表明,与所有参考的主流目标跟踪算法相比,所提算法具有最佳的跟踪性能.

关键词：目标跟踪、孪生网络、参考特征图融合、深度互相关、候选窗口响应(RoWs)、权衡锚点、漂移采样、训练加速

所属期刊栏目：57

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61472196,61702295,61672305

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：101-109