基于特征融合和模板更新的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤算法

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤算法僅使用主干網(wǎng)絡(luò)最后一層的特征進(jìn)行相似度匹配，以及缺少有效模板更新策略的問題，提出基于多尺度特征融合和自適應(yīng)模板更新的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤算法。首先，結(jié)合深度過參數(shù)化卷積設(shè)計(jì)非填充單元，提取更深層的前景特征和語(yǔ)義背景；然后，設(shè)計(jì)新的全局-局部特征融合模塊，充分聚合淺、中層特征的全局和局部信息，捕獲豐富的淺層外觀特征和中層過渡特征；最后，采用自適應(yīng)模板更新機(jī)制在線更... （共8頁(yè)）