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摘要
针对视觉目标跟踪在平衡算法跟踪性能和实时性方面存在的难点，提出了一种基于轻量化设计的孪生网络目标跟踪算法SiamLD。对主干网络进行轻量化设计，降低参数量和运算量，提高算法实时性。通过高低层特征融合模块，增强对低层语义信息的利用，并利用多分支交叉相关和完全交并比方法，提升了跟踪算法的跟踪性能。在UAV123和DTB70跟踪基准上的实验结果表明，SiamLD算法跟踪性能优于其他主流算法，且在无人机平台中运行速度达到41FPS,有效地平衡了算法跟踪性能和实时性。
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单位自动化学院; 南京航空航天大学
