【摘 要】
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目标跟踪算法需要在视频序列中实时预测物体准确的位置和形态变化,由于物体自身的形变以及环境中干扰物等因素的影响,跟踪算法的鲁棒性和定位精度往往会急剧下降。建立一个高鲁棒性、高定位精度的视频目标跟踪算法仍然面临着巨大的挑战,为此本文研究了端到端统一的视频目标跟踪与分割框架以及高鲁棒性的跟踪算法,其主要工作内容如下:（1）提出高鲁棒性跟踪算法,即基于中心点搜索的无锚框孪生跟踪算法（Anchor-Free
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目标跟踪算法需要在视频序列中实时预测物体准确的位置和形态变化,由于物体自身的形变以及环境中干扰物等因素的影响,跟踪算法的鲁棒性和定位精度往往会急剧下降。建立一个高鲁棒性、高定位精度的视频目标跟踪算法仍然面临着巨大的挑战,为此本文研究了端到端统一的视频目标跟踪与分割框架以及高鲁棒性的跟踪算法,其主要工作内容如下:（1）提出高鲁棒性跟踪算法,即基于中心点搜索的无锚框孪生跟踪算法（Anchor-Free Siamese Tracking Algorithm With Searching Center Point,AFST）。目前的孪生网络跟踪算法都缺乏对于多阶段特征的利用,本文提出一种多级特征融合模块以融合多个不同层的特征,加强了特征的鲁棒性和辨别能力;为实现训练中正负样本的平衡和困难样本挖掘,本文提出了统一的样本采样策略;为简化跟踪网络的结构和消除分类分支的假阳性输出,本文提出基于像素点的一次性预测方法。通过实验的验证,本文提出的AFST算法在鲁棒性和定位精度上均获得了先进的性能。（2）提出基于孪生网络的端到端统一的目标跟踪与分割框架,即目标感知的跟踪与分割算法（Object-Aware Tracking and Segmentation Algorithm,OATS）。OATS由一个目标跟踪网络和一个分割网络构成,能够实时跟踪并分割视频中的目标,具有很高的定位精度。为使分割网络只对跟踪目标进行分割,本文使用跟踪网络中分类分支的得分与多个交叉相关向量构成了高鲁棒性和高精确度的空间约束向量。然后将空间约束向量作为分割网络的输入特征,逐步融合底层特征后输出精细化的掩码。最后使用AFST网络替换OATS中的跟踪网络并调整了空间约束向量,构成OATS+网络。通过实验证明,OATS+在分割的精度上获得了先进的性能。
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