文章摘要:孪生网络是当前基于深度神经网络视频实时目标跟踪的重要发展方向，现有研究主要集中在骨干网优化方面，设计及训练均比较复杂。本文提出一种新的思路，通过引入简单且易于实现的传统表观特征，直接与深层语义特征融合，增强了类内目标的区分能力；通过投票机制及自适应搜索模块，增强了算法跟踪的鲁棒性。在VOT系列数据集上的测试结果表明，本文算法相对基准算法在平均重叠期望（EAO）上均有2%-4%的提升，准确性及鲁棒性指标达到甚至部分超过了现有复杂优化算法。

文章关键词:计算机视觉,孪生网络,表观信息,投票机制,自适应搜索,

论文作者:王侃¹ 苏航² 曾浩² 覃剑² 

作者单位:1. 西南电子技术研究所 2. 重庆大学微电子与通信工程学院 

论文DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210367

论文分类号: TP391.41

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