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摘要
近年来，孪生追踪器在许多基准上取得了最先进的表现。论文提出了一个新的更为精准的ASiamRPN算法，针对遮挡问题引入Cutout数据增强。特征层面：使用增加了空间感知模块和可变形卷积多层特征融合的ResNet50网络，充分利用深层网络的浅层和深层信息并缓解RPN网络两个分支的不匹配问题。其次，在模板分支和搜索分支增加了权重共享的自适应模块。在VOT2016和VOT2018数据集上均取得了不错的性能，Accuracy达到最优。
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近年来，孪生追踪器在许多基准上取得了最先进的表现。论文提出了一个新的更为精准的ASiamRPN算法，针对遮挡问题引入Cutout数据增强。特征层面：使用增加了空间感知模块和可变形卷积多层特征融合的ResNet50网络，充分利用深层网络的浅层和深层信息并缓解RPN网络两个分支的不匹配问题。其次，在模板分支和搜索分支增加了权重共享的自适应模块。在VOT2016和VOT2018数据集上均取得了不错的性能，Accuracy达到最优。
