基于细节提取的运动目标追踪算法
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福建省自然科学基金(2017J01744)


Moving Target Tracking Algorithm Based on Detail Extraction
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    摘要:

    目前运动目标追踪任务中干扰具有很大的欺骗性,目标追踪算法容易被带有陷阱的数据集所欺骗.为了提升追踪算法在追踪数据集上的效果,本文提出基于SiamFC孪生网络上改进的DPP-SiamFC追踪算法,该算法在原网络基础上引入DPP (Detail-Perserving Pooling)池化层和残差网络,有效的保留目标的细节特征.本文并在VOT2017追踪数据集上验证网络性能,实验结果达到了网络性能提升的效果.

    Abstract:

    At present, the interference in the moving target tracking task is very deceptive, and the target tracking algorithm is easily deceived by the data set with traps. In order to improve the tracking algorithm's effect on tracking dataset, this study proposes an improved DPP-SiamFC tracking algorithm based on SiamFC twinning network. This algorithm introduces DPP (Detail-Perserving Pooling) pooling layer and residual network based on the original network, effectively retaining the details of the target. This study also verifies network performance on the VOT2017 tracking dataset, the experimental results have achieved the goal of improving network performance.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李科,蔡坚勇,张明伟,卢依宏,曾远强.基于细节提取的运动目标追踪算法.计算机系统应用,2020,29(1):184-189

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  • 收稿日期:2019-06-19
  • 最后修改日期:2019-07-16
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  • 在线发布日期: 2019-12-30
  • 出版日期: 2020-01-15
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