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基于二阶池化网络的鲁棒视觉跟踪算法
被引量：
4
1
作者
蒲磊
冯新喜
+1 位作者
侯志强
余旺盛
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1472-1478,共7页
针对低分辨率、遮挡以及相似物体干扰等复杂场景下目标易丢失的问题,本文提出了基于二阶池化网络的视觉跟踪算法.已有的方法大多采用一阶池化网络,使得对低分辨目标和相似目标间的区分性不足.对此,本文首先在VGG16网络结构的基础上,将...
针对低分辨率、遮挡以及相似物体干扰等复杂场景下目标易丢失的问题,本文提出了基于二阶池化网络的视觉跟踪算法.已有的方法大多采用一阶池化网络,使得对低分辨目标和相似目标间的区分性不足.对此,本文首先在VGG16网络结构的基础上,将网络最后的一阶池化层替换为二阶协方差池化层,接着在ImageNet和CUB200-2011数据集上对网络进行重新训练.在跟踪阶段,为了减少运算负担,仅提取预训练网络的第四层卷积特征作为目标的外观表征.最后将提取的特征与已有的相关滤波算法进行结合.实验结果表明,本文算法在跟踪精度和成功率上均取得了优异的性能表现.
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关键词
视觉跟踪
二阶池化网络
深度特征
相关滤波
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职称材料
基于二阶池化特征融合的孪生网络目标跟踪算法
被引量：
1
2
作者
陈茂林
侯志强
+2 位作者
余旺盛
马素刚
蒲磊
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第3期68-74,共7页
为提升基于孪生网络目标跟踪算法的特征表达能力,获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶池化特征融合的孪生网络目标跟踪算法。首先,使用孪生网络结构获取目标的深度特征;然后,在孪生网络结构的末端并行添加二阶池化网络和轻...
为提升基于孪生网络目标跟踪算法的特征表达能力,获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶池化特征融合的孪生网络目标跟踪算法。首先,使用孪生网络结构获取目标的深度特征;然后,在孪生网络结构的末端并行添加二阶池化网络和轻量级通道注意力,以获取目标的二阶池化特征和通道注意力特征;最后,将目标的深度特征、二阶池化特征和通道注意力特征进行融合,使用融合后的特征进行互相关操作,得到地响应图能很好地区分目标和背景,提高跟踪模型的判别能力,改善目标定位的精度,从而提升跟踪性能。所提算法使用Got-10k数据集进行端到端的训练,并在数据集OTB100和VOT2018上进行验证。实验结果表明,所提算法与基准算法相比,跟踪性能取得了显著提升:在OTB100数据集上,精确度和成功率分别提高了7.5%和5.2%;在VOT2018数据集上,预期平均重叠率(EAO)提高了4.3%。
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关键词
目标跟踪
孪生
网络
二阶池化网络
通道注意力
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职称材料
基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法
3
作者
侯志强
陈茂林
+3 位作者
马靖媛
郭凡
余旺盛
马素刚
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期739-747,共9页
为提升基于Siamese网络视觉跟踪算法的特征表达能力和判别能力,以获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法。使用轻量级VGG-Net作为Siamese网络的主干,获取目标的深度特征;在Siamese网络的末端...
为提升基于Siamese网络视觉跟踪算法的特征表达能力和判别能力,以获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法。使用轻量级VGG-Net作为Siamese网络的主干,获取目标的深度特征;在Siamese网络的末端并行使用所提残差二阶池化网络和二阶空间注意力网络,获取具有通道相关性的二阶注意力特征和具有空间相关性的二阶注意力特征;使用残差二阶通道注意力特征和二阶空间注意力特征,通过双分支响应策略实现视觉跟踪。利用GOT-10k数据集对所提算法进行端到端的训练,并在OTB100和VOT2018数据集上进行验证。实验结果表明:所提算法的跟踪性能取得了显著提升,与基准算法SiamFC相比,在OTB100数据集上,精度和成功率分别提高了0.100和0.096,在VOT2018数据集上,预期平均重叠率(EAO)提高了0.077,跟踪速度达到了48帧/s。
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关键词
Siamese
网络
视觉跟踪
残差
二阶池化网络
二阶
空间注意力
网络
双分支响应策略
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职称材料
题名
基于二阶池化网络的鲁棒视觉跟踪算法
被引量：
4
1
作者
蒲磊
冯新喜
侯志强
余旺盛
机构
空军工程大学研究生院
空军工程大学信息与导航学院
西安邮电大学计算机学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1472-1478,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61571458,No.61703423)。
文摘
针对低分辨率、遮挡以及相似物体干扰等复杂场景下目标易丢失的问题,本文提出了基于二阶池化网络的视觉跟踪算法.已有的方法大多采用一阶池化网络,使得对低分辨目标和相似目标间的区分性不足.对此,本文首先在VGG16网络结构的基础上,将网络最后的一阶池化层替换为二阶协方差池化层,接着在ImageNet和CUB200-2011数据集上对网络进行重新训练.在跟踪阶段,为了减少运算负担,仅提取预训练网络的第四层卷积特征作为目标的外观表征.最后将提取的特征与已有的相关滤波算法进行结合.实验结果表明,本文算法在跟踪精度和成功率上均取得了优异的性能表现.
关键词
视觉跟踪
二阶池化网络
深度特征
相关滤波
Keywords
visual tracking
second-order pooling network
deep features
correlation filter
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于二阶池化特征融合的孪生网络目标跟踪算法
被引量：
1
2
作者
陈茂林
侯志强
余旺盛
马素刚
蒲磊
机构
西安邮电大学计算机学院
西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
空军工程大学信息与导航学院
火箭军工程大学作战保障学院
出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第3期68-74,共7页
基金
国家自然科学基金(62072370)。
文摘
为提升基于孪生网络目标跟踪算法的特征表达能力,获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶池化特征融合的孪生网络目标跟踪算法。首先,使用孪生网络结构获取目标的深度特征;然后,在孪生网络结构的末端并行添加二阶池化网络和轻量级通道注意力,以获取目标的二阶池化特征和通道注意力特征;最后,将目标的深度特征、二阶池化特征和通道注意力特征进行融合,使用融合后的特征进行互相关操作,得到地响应图能很好地区分目标和背景,提高跟踪模型的判别能力,改善目标定位的精度,从而提升跟踪性能。所提算法使用Got-10k数据集进行端到端的训练,并在数据集OTB100和VOT2018上进行验证。实验结果表明,所提算法与基准算法相比,跟踪性能取得了显著提升:在OTB100数据集上,精确度和成功率分别提高了7.5%和5.2%;在VOT2018数据集上,预期平均重叠率(EAO)提高了4.3%。
关键词
目标跟踪
孪生
网络
二阶池化网络
通道注意力
Keywords
target tracking
siamese network
second-order pooling network
channel attention
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法
3
作者
侯志强
陈茂林
马靖媛
郭凡
余旺盛
马素刚
机构
西安邮电大学计算机学院
西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
空军工程大学信息与导航学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期739-747,共9页
基金
国家自然科学基金(62072370)。
文摘
为提升基于Siamese网络视觉跟踪算法的特征表达能力和判别能力,以获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法。使用轻量级VGG-Net作为Siamese网络的主干,获取目标的深度特征;在Siamese网络的末端并行使用所提残差二阶池化网络和二阶空间注意力网络,获取具有通道相关性的二阶注意力特征和具有空间相关性的二阶注意力特征;使用残差二阶通道注意力特征和二阶空间注意力特征,通过双分支响应策略实现视觉跟踪。利用GOT-10k数据集对所提算法进行端到端的训练,并在OTB100和VOT2018数据集上进行验证。实验结果表明:所提算法的跟踪性能取得了显著提升,与基准算法SiamFC相比,在OTB100数据集上,精度和成功率分别提高了0.100和0.096,在VOT2018数据集上,预期平均重叠率(EAO)提高了0.077,跟踪速度达到了48帧/s。
关键词
Siamese
网络
视觉跟踪
残差
二阶池化网络
二阶
空间注意力
网络
双分支响应策略
Keywords
Siamese network
visual tracking
residual second-order pooling network
second-order spatial attention network
double branch response strategy
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二阶池化网络的鲁棒视觉跟踪算法
蒲磊
冯新喜
侯志强
余旺盛
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于二阶池化特征融合的孪生网络目标跟踪算法
陈茂林
侯志强
余旺盛
马素刚
蒲磊
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022
1
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下载PDF
职称材料
3
基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法
侯志强
陈茂林
马靖媛
郭凡
余旺盛
马素刚
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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