基于非对称卷积的孪生网络视觉跟踪算法

摘要：

针对孪生网络对旋转变化目标特征表达能力不足的问题,该文提出了基于非对称卷积的孪生网络跟踪算法.首先利用卷积核的可加性构建非对称卷积核组,可以将其应用于任意卷积核大小的已有网络结构.接着在孪生网络跟踪框架下,对AlexNet的卷积模块进行替换,并在训练和跟踪阶段对网络进行分别设计.最后在网络的末端并联地添加3个非对称卷积核,分别经过相关运算后得到3个响应图,进行加权融合后选取最大值即为目标的位置.实验结果表明,相比于SiamFC,在OTB2015数据集上精度提高了8.7％,成功率提高了4.5％.

关键词：视觉跟踪、孪生网络、非对称卷积、旋转变化

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.73;TP391.4

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2957-2965