基于像素点回归的孪生网络目标跟踪算法

刘庆玲; 余晗华

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为了解决孪生网络目标跟踪算法中互相关操作引入过多的背景干扰容易导致跟踪漂移的问题,提出了一种包含高精度相似度匹配且基于像素点回归的孪生网络目标跟踪算法。通过对Transformer的改进,设计出一种高精度的相似度匹配模块用于取代互相关系列操作,用以减少目标的背景干扰,并提出一种基于像素点回归的边界框预测策略用于取代锚框机制,用以提升算法的泛化性能。通过在目标跟踪数据集上的测试结果表明,该算法有效地提升了在包含背景杂乱、遮挡等挑战的复杂场景下的跟踪效果,并且可以实现实时跟踪。

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来源
《应用科技》 |2022年第5期|24-31|共8页
作者
刘庆玲; 余晗华;
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作者单位

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
目标跟踪; 孪生网络; 相似度匹配; 互相关操作; Transformer; 边界框预测; 锚框机制; 像素点回归;

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