旋转区域提议网络的孪生神经网络跟踪算法

孪生区域提议网络跟踪算法是一种高效的目标跟踪算法,通过锚框规避了图像金字塔对跟踪性能带来的影响,但这种跟踪方法受制于区域提议网络本身的局限性,在目标旋转时,跟踪精度将受到较大损失。而其他对旋转鲁棒性较高的方法则因为使用了复杂的旋转结构,导致算法的跟踪速度大幅下降。为了解决旋转目标对区域提议网络跟踪精度的影响,提出了旋转区域提议网络的孪生神经网络跟踪算法,通过AO-RPN（arbitrary-oriented region proposal network）结构将旋转与区域提议网络相统一,引入角度预测分支,在目标跟踪的过程中,直接对旋转的目标进行搜索,并得到最小外接矩形。该方法在保持较高跟踪速度的同时,精度超过了对目标进行旋转采样或使用局部特征进行跟踪的算法。通过在数据集OTB2015、VOT2016和VOT2018上进行的大量实验。结果表明,该算法在遮挡、形变、光照等多种复杂情况下表现出了较强的鲁棒性和适应性。