基于孪生三分支神经网络的目标跟踪

• 作者: 曲毅 阳映焜 顾昊
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 孪生网络 三分支网络 分割掩膜 轻量级
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 19-25
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2020.07.004

摘要

为了在保持较高跟踪精度的前提下,提高智能监控摄像头对单目标跟踪的实时性,提出一种基于孪生三分支神经网络的跟踪方法.首先,基于DenseNet重新构建孪生网络的骨干部分,使用较少的参数量和计算量更加充分地利用不同层次的特征图;其次,添加掩膜分支,对目标模板图像和搜索图像特征间的相似性度量得分重新排序,直接根据最大得分对应的候选响应窗口生成和细化掩膜;最后,定义算法的损失函数.在OTB50/100以及VOT2018基准数据集上对所提算法进行评估,实验结果表明,所提算法相比原始的SiamMask算法在准确性有所提升的情况下更加轻量级,平均帧速提高了2倍,实时性更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾昊	中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院	5	5	1.0	2.0
2	曲毅	中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院	4	5	2.0	2.0
3	阳映焜	中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0