特征融合与训练加速的高效目标跟踪

作者：刘云; 钱美伊; 李辉; 王传旭

来源：计算机工程与应用, 2021, 57(10): 101-109.

• 目标跟踪
• 孪生网络
• 参考特征图融合
• 深度互相关
• 候选窗口响应(RoWs)
• 权衡锚点
• 漂移采样
• 训练加速

基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题。针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪。增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰富的语义信息。深度互相关操作得到候选窗口响应(Response of Candidate Windows,RoWs),在其中构建区域建议网络(Region Proposal Network,RPN),通过权衡正负锚点的数量比,使孪生网络性能更加高效、稳定。大型数据集训练孪生网络时,使用均匀滑动漂移采样,代替随机漂移采样算法,在抑制中心偏置现象的同时,显著加快了孪生网络的训练速度。跟踪基准VOT2018上的评估实验结果表明,与所有参考的主流目标跟踪算法相比,所提算法具有最佳的跟踪性能。

• 单位
  青岛科技大学