【摘 要】
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为了提升deepsort多目标跟踪算法中的重识别模块性能,增强网络对图像特征的语义表达,优化算法在复杂场景中对目标身份一致性判断能力.提出OSA模块改进宽残差网络,并利用数据集对改进后的模型进行训练,获取相关数据及权重模型;研究改进网络与原网络在同一数据集下的模型训练效果,并与原重识别模块下的YOLOV3-deepsort跟踪算法进行对比实验.在基准MOT跟踪数据集的评估中,多目标跟踪准确度较YOLOV3-deepsort提升1.2％,验证了文中所提改进算法的有效性.
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,江苏 镇江212013
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为了提升deepsort多目标跟踪算法中的重识别模块性能,增强网络对图像特征的语义表达,优化算法在复杂场景中对目标身份一致性判断能力.提出OSA模块改进宽残差网络,并利用数据集对改进后的模型进行训练,获取相关数据及权重模型;研究改进网络与原网络在同一数据集下的模型训练效果,并与原重识别模块下的YOLOV3-deepsort跟踪算法进行对比实验.在基准MOT跟踪数据集的评估中,多目标跟踪准确度较YOLOV3-deepsort提升1.2％,验证了文中所提改进算法的有效性.
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