資料介紹
針對基于深度學習的目標跟蹤算法模型參數(shù)多、難以部署于嵌入式設備上的問題,提出一種改進的孿生卷積網絡實時目標跟蹤算法。設計一個非對稱卷積模塊來構建整個網絡框架,通過非對稱卷積模塊的壓縮層減少模型參數(shù)量,利用非對稱層進行特征融合,以在保證精度的同時壓縮模型大小。使用三元組損失函數(shù)代替邏輯損失函數(shù)進行模型訓練,在輸入不變的情況下提取表達性更強的深度特征,從而完成目標跟蹤仼務并提髙模型的跟蹤精度。在GoT-l0K、OTB100和voT2016基準上對算法性能進行測試,結果表明,該算法能夠將模型大小降為38×10,且速度與精度均優(yōu)于 Siamfc、KCF和DAT等跟蹤算法。
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