【摘 要】
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目标追踪是计算机视觉领域重点研究方向之一,在智能交通、人机交互等方面有着广泛应用.主要方法有生成模型、判别式模型和近几年兴起的深度学习模型.本文将一种基于模型的强
【机 构】
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中国海洋大学数学科学学院 山东青岛266100
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目标追踪是计算机视觉领域重点研究方向之一,在智能交通、人机交互等方面有着广泛应用.主要方法有生成模型、判别式模型和近几年兴起的深度学习模型.本文将一种基于模型的强化学习算法 ——广义确定性策略梯度算法(Generalized Deterministic Policy Gradient,GDPG)应用于目标追踪.该算法基于Actor-Critic框架,主要包括两部分:Actor和Critic.Actor模型的目标是从连续动作空间中选择最优动作,该动作直接指导追踪器将边界框移动到当前帧中目标所在位置,Critic模型通过输出值指导Actor和Critic网络的更新.该算法在ImageNet2015数据集上取得了很好的效果.
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