基于相关滤波的视觉目标跟踪算法新进展

相关滤波跟踪算法凭借其优良的综合性能, 已成为视觉目标跟踪领域中理论研究和实践应用的热点。尽管目前已有大量研究, 但仍缺乏从跟踪框架层面对现有相关滤波跟踪算法的系统分析。因此, 文中从视频目标跟踪算法基本框架出发, 深入剖析了相关滤波跟踪算法的特性以及各工作阶段存在的基本问题。以此为依据, 归纳总结了近十年来其主要技术新进展及相应算法特点, 并对20种典型相关滤波跟踪算法进行了测试与分析。最后, 给出了相关滤波跟踪算法亟待解决的重点问题以及未来可研究方向。     

基于关键点的遥感图像舰船目标检测

针对当前舰船目标检测算法存在锚框遍历计算成本高和特征旋转适应性不足等问题, 提出基于关键点的遥感图像舰船目标检测方法, 通过预估舰船中心点实现目标检测。首先, 引入深度可分离卷积降低参数冗余, 结合SimAM无参注意力机制, 增强对舰船目标的关注度。其次, 引入方向不变模型(orientation-invariant model, OIM)生成方向不变特征图, 增强网络对旋转目标的适应能力。最后, 考虑到遥感图像舰船目标任意方向密集排列, 但舰船目标中心点不变的特点, 采用直接预测目标的中心点, 再回归偏移量、目标尺度和角度的思路, 摆脱锚框遍历机制, 提高检测速度。在HRSC2016和RFUE2021数据集上进行对比实验, 实验结果充分说明了本文方法的有效性和先进性。