一种基于Siamese网络的单目标跟踪方法

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摘要

本发明公开了一种基于Siamese网络的单目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域。本发明首先构建Siamese网络的神经网络部分并训练Siamese卷积神经网络权重，在训练过程中基于嵌入式损失函数的神经网络模型进行，同时将各层特征进行融合，并使用随机梯度下降算法进行损失优化，然后通过RPN得到分类与回归的结果，最后针对分类与回归的结果进行后续帧的跟踪。本发明能够更好的检测定位到跟踪目标，能够有效融合图像检测上的方法到目标跟踪上，使用图像帧的方式代替视频，减少了训练成本和计算开销。从而提升跟踪处理效率，并对相似物体区分上效果更为明显。

基本信息

专利标题：

一种基于Siamese网络的单目标跟踪方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111797716A

申请号：

CN202010550201.4

公开（公告）日：

2020-10-20

申请日：

2020-06-16

授权号：

CN111797716B

授权日：

2022-05-03

发明人：

饶云波程奕茗郭毅薛俊民

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

代理机构：

电子科技大学专利中心

代理人：

周刘英

优先权：

CN202010550201.4

主分类号：

G06K9/00

IPC分类号：

G06K9/00 G06K9/34 G06N3/04 G06N3/08