| 基于无锚的轻量化孪生网络目标跟踪算法 |
| |
| 引用本文： | 丁贵鹏,陶钢,庞春桥,王小峰,段桂茹.基于无锚的轻量化孪生网络目标跟踪算法[J].吉林大学学报(理学版),2023(4):890-898. |
| |
| 作者姓名： | 丁贵鹏 陶钢 庞春桥 王小峰 段桂茹 |
| |
| 作者单位： | 1. 南京理工大学能源与动力工程学院;2. 陆军装备部驻吉林地区军事代表室 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金天文联合基金项目(批准号：U1731240)； |
| |
| 摘 要： | 针对运算资源受限条件下难以实现高精度、高帧率跟踪的问题，提出一种基于无锚的轻量化孪生网络目标跟踪算法.首先使用修改的轻量级网络MobileNetV3作为主干网络提取特征，在保持深度特征表达能力的同时减小网络的参数量和计算量；然后对传统互相关操作，提出图级联优化的深度互相关模块，通过丰富特征响应图突出目标特征重要信息；最后在无锚分类回归预测网络中，采用特征共享方式减少参数量和计算量以提升跟踪速度.在两个主流数据集OTB2015和VOT2018上进行对比实验，实验结果表明，该算法相比于SiamFC跟踪器有较大的精度优势，并且在复杂跟踪场景下更具鲁棒性，同时跟踪帧率可达175帧/s.
|
| 关 键 词： | 目标跟踪 孪生网络 轻量级网络MobileNetV3 互相关模块 无锚 |
|
|
