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摘要
为提升孪生网络视觉跟踪算法的准确性,提出一种融合多任务差异化同质型模型的孪生网络视觉跟踪算法。首先在决策层对孪生网络视觉跟踪模型与目标分割模型进行融合,然后结合多尺度搜索区域、目标上下文特征、多学习率模型更新策略进行跟踪。在标准数据集VOT、OTB、LaSOT、UAV123上进行算法评估。实验结果表明,所提算法在遮挡、快速运动、光照变化等干扰下可以稳定跟踪目标。
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为提升孪生网络视觉跟踪算法的准确性,提出一种融合多任务差异化同质型模型的孪生网络视觉跟踪算法。首先在决策层对孪生网络视觉跟踪模型与目标分割模型进行融合,然后结合多尺度搜索区域、目标上下文特征、多学习率模型更新策略进行跟踪。在标准数据集VOT、OTB、LaSOT、UAV123上进行算法评估。实验结果表明,所提算法在遮挡、快速运动、光照变化等干扰下可以稳定跟踪目标。
