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摘要
SiamRPN算法采用Ln范数损失训练边界框预测，未考虑预测框与真值框间交并比(inersection overunion,IoU)的关系，导致准确性不足。针对该问题，提出一种结合IoU损失的SiamRPN目标跟踪改进算法。设计了IoU-smooth L1范数联合优化模块，对候选正样本进行IoU损失与smooth L1范数损失的联合优化；依据回归预测结果，用预测框与真值框的IoU作为权重对正样本进行加权分类预测，增加正样本间的区分度，同时确保分类预测与回归预测的关联性。对比实验结果表明：本文所提改进算法能有效提升跟踪性能。
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