孪生压缩激励全卷积网络的目标跟踪方法

刘庆强; 张福禄; 张瑶瑶; 张晨雨

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孪生压缩激励全卷积网络的目标跟踪方法

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为提升目标跟踪的准确性并保证其实时性,提出一种基于改进孪生全卷积网络的新方法——孪生压缩激励全卷积网络(siamese squeeze and excitation fully convolutional networks,Siam-SEFC).Siam-SEFC通过添加具有少量参数的压缩激励网络结构融合空间通道信息,为跟踪对象添加空间信息,并通过调整训练数据尺度进行尺度不定的数据增强,提取多尺度特征,有效提升目标跟踪的准确性.为提升多尺度训练速度,网络采用单一尺度预训练的权重进行初始化.与MDNet,SENet,DAT三种算法相比,Siam-SEFC在保证目标跟踪准确性的同时具有实时性;而与Siamese-FC相比,Siam-SEFC跟踪准确性提升了2.2％,参数量仅增加1.01％,且未损失实时性,验证了改进方案的有效性.

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来源
《吉林大学学报（理学版）》 |2021年第2期|325-332|共8页
作者
刘庆强; 张福禄; 张瑶瑶; 张晨雨;
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作者单位

东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆 163318;

东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆 163318;

东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆 163318;

安徽农业大学经济管理学院合肥 230061;

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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; 孪生全卷积网络; 实时性; 多尺度特征; 数据增强;

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