基于无锚的轻量化孪生网络目标跟踪算法 |
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作者姓名: | 丁贵鹏 陶钢 庞春桥 王小峰 段桂茹 |
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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 |
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基金项目: | 国家自然科学基金天文联合基金项目(批准号:U1731240); |
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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.
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关 键 词: | 目标跟踪 孪生网络 轻量级网络MobileNetV3 互相关模块 无锚 |
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