| SiamBM:实现更佳匹配的Siamese目标跟踪网络 |
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| 引用本文： | 胡昭华,刘浩男,林潇.SiamBM:实现更佳匹配的Siamese目标跟踪网络[J].数据采集与处理,2023,38(5):1079-1091. |
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| 作者姓名： | 胡昭华 刘浩男 林潇 |
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| 作者单位： | 1.南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京 210044;2.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，南京 210044 |
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| 摘 要： | 基于孪生网络的目标跟踪算法通常采用简单的互相关匹配方式，然而这种简单的匹配方式会引入大量无关信息，弱化目标区域的响应。基于无锚框的孪生跟踪网络虽然避免了锚框参数的调整，但由于失去了先验性信息，并不能很好地适应目标物的尺度变化。因此，针对上述所存在的问题，本文提出了一种基于孪生网络的目标跟踪匹配增强算法SiamBM。通过将目标的边界框坐标信息进行编码，为跟踪模型提供有效的指导信息；采用深度可分离互相关级联像素匹配互相关的方式，进一步提高跟踪模型的判别能力；采用多尺度互相关的方式，增强跟踪模型的尺度适应能力。在OTB100数据集上，SiamBM的成功率和精确率分别达到了0.684和0.906，相比基准模型分别提高了5.2%和4.2%。实验结果表明，与目前主流的跟踪器相比，SiamBM取得了相当有竞争力的结果，在各项数据集指标上取得了优越的性能。
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| 关 键 词： | 目标跟踪 孪生网络 多方式互相关 多尺度互相关 边界框编码 |
| 收稿时间： | 2022/5/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/11/17 0:00:00 |
SiamBM: Siamese Object Tracking Network for Better Matching |
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| Hu Zhaohu,Liu Haonan,Lin Xiao.SiamBM: Siamese Object Tracking Network for Better Matching[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2023,38(5):1079-1091. |
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| Authors: | Hu Zhaohu Liu Haonan Lin Xiao |
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| Affiliation: | 1.College of Electronics and Information Engineering, Nanjing University of Information Technology, Nanjing 210044, China;2.Jiangsu Collaborative Innovation Center for Atmospheric Environment and Equipment Technology,Nanjing University of Information Technology, Nanjing 210044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | object tracking Siamese network multi-modal cross-correlation multi-scale cross-correlation bounding-box encoding |
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