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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于信息熵的級(jí)聯(lián)Siamese網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法

      基于信息熵的級(jí)聯(lián)Siamese網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法

      2021-05-07 | pdf | 2.67 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，針對(duì)目前算法對(duì)于目標(biāo)外觀(guān)變化的魯棒性較差等問(wèn)題，提出了一種基于信息熵的級(jí)聯(lián) Siamese網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法。首先利用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Siamese network）對(duì)第一幀目標(biāo)模板和當(dāng)前幀待檢測(cè)區(qū)域提取深度卷積特征，并通過(guò)相關(guān)性計(jì)算響應(yīng)圖;然后根據(jù)定義的信息熵和泙均峰值系數(shù)評(píng)價(jià)響應(yīng)圖質(zhì)量，針對(duì)質(zhì)量差的響應(yīng)圖對(duì)卷積特征進(jìn)行模型因子更新;最后利用最終的響應(yīng)圖確定目標(biāo)位置并計(jì)算最佳尺度。在VOT2016，VOT2017數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明在保證實(shí)時(shí)運(yùn)行的基礎(chǔ)上所提算法的精度優(yōu)于其他算法。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信息 目標(biāo)跟蹤
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