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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>新型基于深度學習的目標實時跟蹤算法

      新型基于深度學習的目標實時跟蹤算法

      2021-03-11 | pdf | 2.62 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      針對基于深度學習的目標跟蹤算法模型參數多、難以部署于嵌入式設備上的問題，提出一種改進的孿生卷積網絡實時目標跟蹤算法。設計一個非對稱卷積模塊來構建整個網絡框架，通過非對稱卷積模塊的壓縮層減少模型參數量，利用非對稱層進行特征融合，以在保證精度的同時壓縮模型大小。使用三元組損失函數代替邏輯損失函數進行模型訓練，在輸入不變的情況下提取表達性更強的深度特征，從而完成目標跟蹤仼務并提髙模型的跟蹤精度。在GoT-l0K、OTB100和voT2016基準上對算法性能進行測試，結果表明，該算法能夠將模型大小降為38×10，且速度與精度均優于 Siamfc、KCF和DAT等跟蹤算法。

      算法 跟蹤 深度學習
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