資料介紹
針對孿生區(qū)域候選網(wǎng)絡(RPN)易受干擾且目標丟失后無法跟蹤的問題,引人錨框掩碼網(wǎng)絡機制,設計種新型孿生RPN模型。設置多尺度模板圖片,并將其與目標圖片進行卷積操作,實現(xiàn)全圖檢測以避免目標丟失。通過對前三幀圖片的IoU熱度圖進行學習,預測連續(xù)幀目標錨框掩碼,簡化計算并排除其他目標干擾。在ⅴoT2016和 OTB00數(shù)據(jù)集中的實驗結(jié)果顯示,該模型對ⅤOT2016數(shù)據(jù)集檢測幀率達到24.6 frame/s,預期平均覆蓋率為0.3445,對OTB100數(shù)據(jù)集的檢測準確率和成功率分別為0.862和0.642。基于攝像頭采集數(shù)據(jù)的目標丟失及干擾測試表明,該模型具有良好的抗干擾性與實時性。
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