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基于预测IoU的目标跟踪 被引量：1
1
作者 张高青 吕晨 +2 位作者 游吉 徐明辉 叶含梅 《机器人产业》 2021年第6期30-33,共4页
针对目标跟踪中,基于RPN模块的孪生网络缺失定位置信度而导致算法跟踪精度降低的问题,提出了基于预测IoU的孪生网络算法,详细介绍了网络的结构、目标选择方法和基于优化的孪生网络边框微调方法。结果表明,相较于SiamRPN算法、基于SiamRP... 针对目标跟踪中,基于RPN模块的孪生网络缺失定位置信度而导致算法跟踪精度降低的问题,提出了基于预测IoU的孪生网络算法,详细介绍了网络的结构、目标选择方法和基于优化的孪生网络边框微调方法。结果表明,相较于SiamRPN算法、基于SiamRPN的改进算法,以及其他性能较优的算法,本算法无论是在跟踪精度还是鲁棒性方面都表现优异。 展开更多
关键词 目标跟踪 鲁棒性 孪生网络 置信度 跟踪精度 预测
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