【摘 要】
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随着计算机视觉领域中各项研究的发展,目标跟踪变得越来越热门,在各行各业得到广泛应用。基于无人机的目标跟踪也随之得到发展。相比于普通的目标跟踪,利用无人机进行目标跟踪有不少优势,但是也存在一些挑战。针对有关无人机目标跟踪的数据集有限,数据质量不高,且部分数据集中数据缺少统一标注的情况,基于无监督学习,设计了一种新的无人机目标跟踪模型。该模型对UDT模型的主干网络和跟踪方法进行了改进。结合了SiamF
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,矿山数字化教育部工程研究中心
【基金项目】
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软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2018B27),中央高校基础研究基金(2017XKQY079)。
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随着计算机视觉领域中各项研究的发展,目标跟踪变得越来越热门,在各行各业得到广泛应用。基于无人机的目标跟踪也随之得到发展。相比于普通的目标跟踪,利用无人机进行目标跟踪有不少优势,但是也存在一些挑战。针对有关无人机目标跟踪的数据集有限,数据质量不高,且部分数据集中数据缺少统一标注的情况,基于无监督学习,设计了一种新的无人机目标跟踪模型。该模型对UDT模型的主干网络和跟踪方法进行了改进。结合了SiamFc网络结构和UDT无监督的目标跟踪思想,将模型的主干网络改进为AlexNet轻量级神经网络,通过前向跟踪
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