[发明专利]基于可变形卷积和模板更新的孪生网络目标跟踪的方法在审
| 申请号： | 202110311341.0 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113112522A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 卢先领;刘如浩 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 母秋松 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可变形卷积和模板更新的孪生网络目标跟踪的方法，首次将可变形卷积网络和模板更新策略结合。采用可变形卷积学习特征数据在不同方向上的自适应偏移量，以增强骨干网络的特征提取能力。此外，深层特征虽语义信息丰富，但缺少位置信息，通过多层可变形互相关融合以提高定位精度。最后，提出了一种高置信度模板更新策略，即每隔固定帧计算一次响应图的峰值旁瓣比和最大值，以此为依据，采用加权的方式融合特征以更新模板。既保证了有效更新，也防止遮挡等特殊情况下更新模板。本发明提出了一种全新的端到端的深度模型，有效提升了方案跟踪性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变形 卷积 模板 更新 孪生 网络 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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