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基于预判式学习更新策略孪生全卷积网络的目标跟踪
被引量：
1
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作者
卢盼成
丁勇
黄鑫城
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期169-176,共8页
针对孪生全卷积网络缺乏有效的模型更新策略,跟踪目标周围存在相似目标干扰容易出现跟踪丢失的问题,提出一种基于预判式学习更新策略孪生全卷积网络的目标跟踪算法。确定目标模板和搜索区域的直方图置信度估计;模拟学习率的自重启机制,...
针对孪生全卷积网络缺乏有效的模型更新策略,跟踪目标周围存在相似目标干扰容易出现跟踪丢失的问题,提出一种基于预判式学习更新策略孪生全卷积网络的目标跟踪算法。确定目标模板和搜索区域的直方图置信度估计;模拟学习率的自重启机制,由给定正确标注初始化学习模块;根据置信度估计决定预判式学习模块更新,实现跟踪目标和相似目标的有效区分。实验结果表明,该算法具有良好的跟踪效果,在满足实时性跟踪的基础上,具有很好的跟踪精度和成功率。
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关键词
目标跟踪
深度
学习
孪生全卷积网络
置信度估计
预判式学习
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题名
基于预判式学习更新策略孪生全卷积网络的目标跟踪
被引量：
1
1
作者
卢盼成
丁勇
黄鑫城
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期169-176,共8页
文摘
针对孪生全卷积网络缺乏有效的模型更新策略,跟踪目标周围存在相似目标干扰容易出现跟踪丢失的问题,提出一种基于预判式学习更新策略孪生全卷积网络的目标跟踪算法。确定目标模板和搜索区域的直方图置信度估计;模拟学习率的自重启机制,由给定正确标注初始化学习模块;根据置信度估计决定预判式学习模块更新,实现跟踪目标和相似目标的有效区分。实验结果表明,该算法具有良好的跟踪效果,在满足实时性跟踪的基础上,具有很好的跟踪精度和成功率。
关键词
目标跟踪
深度
学习
孪生全卷积网络
置信度估计
预判式学习
Keywords
Target tracking
Deep learning
Siamese full-convolution network
Confidence estimation
Prejudgment learning
分类号
TP394.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于预判式学习更新策略孪生全卷积网络的目标跟踪
卢盼成
丁勇
黄鑫城
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
1
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