基于SiamBAN的异常抑制目标跟踪算法

付赛; 郭玉英

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基于SiamBAN的异常抑制目标跟踪算法

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利用传统的暹罗网络跟踪算法进行目标跟踪时,目标位置远离特征图中目标的中心位置会降低跟踪性能指标,使得跟踪效果不佳。针对该问题,提出了一种改进的暹罗自适应网络(SiamBAN)算法,即引入中心预测网络来判断特征图上目标位置与目标中心点的距离,两者间的距离越大,中心度得分越低,改进算法去除响应异常值的能力越强。通过OTB100,VOT2016和VOT2018数据集将改进的SiamBAN算法与主流跟踪算法进行对比分析,结果表明,改进的SiamBAN算法能有效抑制响应图中的异常值,显著提高跟踪性能指标。

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来源
《电光与控制》 |2023年第9期|56-62|共7页
作者
付赛; 郭玉英;
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作者单位

西南科技大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
目标跟踪; 孪生网络; 改进SiamBAN; 异常值抑制; 中心度网络;

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