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区域损失函数的孪生网络目标跟踪
被引量：
1
1
作者
吴贵山
林淑彬
+1 位作者
钟江华
杨文元
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第4期722-731,共10页
针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神...
针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神经网络提取深度特征,构成初始深度特征空间。通过区域损失函数构建特征和尺度选择网络,根据反向传播的梯度大小进行特征选择。对筛选后的特征进行拼接,融入到孪生网络中匹配跟踪。在OTB-2013、OTB-2015、VOT2016、TempleColor数据集上与其他算法对比。实验结果表明,该算法在快速运动、低分辨率等场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。
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关键词
计算机视觉
目标跟踪
区域损失
深度特征
孪生网络
卷积神经网络
反向传播
VGG网络
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职称材料
题名
区域损失函数的孪生网络目标跟踪
被引量：
1
1
作者
吴贵山
林淑彬
钟江华
杨文元
机构
闽南师范大学
计算机学院
闽南师范大学
福建省粒计算及其应用重点实验室
闽南师范大学信息与网络中心
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第4期722-731,共10页
基金
国家自然科学青年基金项目(61703196)
福建省自然科学基金项目(2018J01549)。
文摘
针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神经网络提取深度特征,构成初始深度特征空间。通过区域损失函数构建特征和尺度选择网络,根据反向传播的梯度大小进行特征选择。对筛选后的特征进行拼接,融入到孪生网络中匹配跟踪。在OTB-2013、OTB-2015、VOT2016、TempleColor数据集上与其他算法对比。实验结果表明,该算法在快速运动、低分辨率等场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。
关键词
计算机视觉
目标跟踪
区域损失
深度特征
孪生网络
卷积神经网络
反向传播
VGG网络
Keywords
computer vision
object tracking
regional loss
depth features
siamese network
convolutional neural network
back propagation
VGG network
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
区域损失函数的孪生网络目标跟踪
吴贵山
林淑彬
钟江华
杨文元
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020
1
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