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摘要
在不加深网络的前提下，为提高孪生网络的特征表达能力，提出基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法。利用卷积和上采样运算设计了语义嵌入模块，有效融合了深层特征和浅层特征，达到了优化浅层特征的目的，且该模块可以针对任意网络进行灵活的设计与部署。在孪生网络框架下，对AlexNet骨干网络不同层之间添加2个语义嵌入模块。在离线训练阶段进行循环优化，使深层语义信息逐渐转移到较浅的特征层，在跟踪阶段，舍弃语义嵌入模块，仍采用原始的网络结构。实验结果表明：相比于SiamFC，所提算法在OTB2015数据集上精度提高了0.102，成功率提高了0.054。
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单位阳光学院; 西安邮电大学
