基于特征融合与双模板嵌套更新的孪生网络跟踪算法

• 作者: 任立成 杨嘉棋 魏宇星 张建林
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: 孪生网络 目标跟踪 ResNet-22结构 语义分支 位置分支 双模板嵌套更新
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理|Graphics and Image Processing
• 页码范围: 239-248
• 页数: 10页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0058437

摘要

为提高全卷积孪生网络SiamFC在复杂场景下的识别和定位能力,提出一种基于多响应图融合与双模板嵌套更新的实时目标跟踪算法.使用深度ResNet-22替换AlexNet作为骨干网络以提升网络特征提取性能,建立强识别能力的骨干语义分支.在ResNet-22的浅层使用高分辨率特征,构造强定位能力的浅层位置分支,计算并融合两个分支响应.通过高置信度的双模板嵌套更新机制对两个分支的模板进行更新,以适应目标的外观和位置变化.在OTB2015和VOT2016数据集上的实验结果表明,与基于SiamFC、SiamDW等的目标跟踪算法相比,该算法在目标快速移动、遮挡等复杂场景下跟踪效果更稳定,并且运行速度达到34 frame/s,满足实时性要求.