融合自适应模板更新机制的孪生网络目标跟踪  

作　　者：陶媛媛 

机构地区：[1]南京工程学院

出　　处：《电子世界》2021年第23期154-155,共2页Electronics World

摘　　要：目标跟踪是计算机视觉领域的作用是举足轻重的,它在生活的各个领域中都有极其重要的研究价值。然而,大多数目标跟踪算法由于其只使用离线训练的方法,一定程度上存在着局限性。故本文将提出一种基于Siam RPN与自适应模板更新的目标跟踪方法,以Siam RPN算法为基础进行目标的特征提取,通过利用目标物体在初始模板、累积模板及预测模板的信息以及Update Net,并采用了相应的残差策略,从而得到需要的更新模板,以此来提升算法的鲁棒性。

关 键 词：计算机视觉 自适应模板更新 特征提取 目标跟踪 离线训练 预测模板 提升算法 孪生网络 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]