【摘 要】
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目标跟踪是在现代科技应用生活中必不可缺的一种技能,它需要跟踪器能持续精确地计算出目标的方位和形状。因此在分析异常行为、国防安全等方面具有重要意义。但是,因为受到遮挡、背景干扰等诸多种原因的影响,进行有效跟踪仍有一定难度。在深度学习技术日趋成熟的今天,应用了深度孪生网络的单目标追踪方法已经得到了很大的改善。由于其性能优良,在跟踪技术中也逐渐受到重视。该技术可以帮助工作人员在各类场景下识别特定目标,对
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目标跟踪是在现代科技应用生活中必不可缺的一种技能,它需要跟踪器能持续精确地计算出目标的方位和形状。因此在分析异常行为、国防安全等方面具有重要意义。但是,因为受到遮挡、背景干扰等诸多种原因的影响,进行有效跟踪仍有一定难度。在深度学习技术日趋成熟的今天,应用了深度孪生网络的单目标追踪方法已经得到了很大的改善。由于其性能优良,在跟踪技术中也逐渐受到重视。该技术可以帮助工作人员在各类场景下识别特定目标,对减缓眼部疲劳及工作压力都有着巨大意义。深度孪生网络通过对两个输入进行相似性度量得到结果,将其应用在单目标跟踪领域中,可以有效地改善跟踪的精度和成功率。但是针对其存在提取的特征语义信息表征能力不足的问题,本文在SiamRPN算法的基础上,从改进特征提取的方向出发,引入深度残差网络及注意力机制两个模块,对其进行研究及改进,具体内容如下:（1）SiamFC、SiamRPN等算法用浅层网络作为骨干网来提取目标特征,为了感受更深层的语义信息,达到区分背景和目标的目的,采用深度残差网络ResNet-18替换原骨干网,为了降低模型计算复杂度,更好的匹配后续区域候选网络,将其最后一个卷机组和全连接层全掉;（2）引入关注通道注意力的ECA模块,抑制噪声和无用信息,提高网络特征提取质量及跟踪器的判别能力;（3）通过一组对比实验及两组消融实验,验证替换特征提取骨干网和加入ECA模块对改进算法的效果影响,并验证SiamRPN-ER算法的性能。本文利用OTB2015,VOT2016及VOT2018等公开竞赛数据集,对SiamRPN-ER算法进行验证,通过与SiamFC、SiamRPN等五种基于深度孪生网络的单目标跟踪算法在各类评价指标上的对比分析,证明SiamRPN-ER算法在跟踪精度及成功率上的性能有提升。
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