| 摘 要： | 近来,基于孪生架构的方法因其能在保持良好速度的同时取得较显著的性能,引起了视觉跟踪领域的广泛关注.然而,孪生网络分支通常是独立的,缺乏信息交互,这限制了模型性能的进一步提升.为了增强孪生网络分支的协作能力,本文提出基于孪生架构的交叉感知网络模型——SiamCross(Siamese Cross Object-Aware Network).孪生网络双分支特征提取是提升模型性能的首要核心操作,区分目标和语义背景在很大程度上依赖模型挖掘的特征鲁棒性.在SiamCross中,我们首先基于孪生网络分支的互监督,设计了全新的孪生交叉感知子网络(Siamese Cross-Aware Net work,SCAN)用来提取鲁棒特征.SCAN允许孪生分支彼此全方位高效协同工作,使模板分支可充分利用特征丰富的上下文语义信息,对目标产生更具有区分性的表示;搜索分支结合模板特征,也主动学习到了目标的本质信息.另一方面,无锚框算法将跟踪任务直接映射为对每个像素的分类和回归,网络分支特征可各自聚焦于目标的局部与全局空间信息.以上两种特征具有很好的潜在局部-全局互补性.具体而言,回归特征学习到了更多的目标全局尺寸信...
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