优化分类的弱目标孪生网络跟踪研究

摘要： 针对传统孪生网络算法对模糊、低分辨率等弱目标跟踪效果不佳的问题，提出了优化分类预测的孪生网络算法。首先通过引入可变形卷积模块，提高骨干网络特征提取能力，其次在分类分支中引入位置信息，提升算法对于目标的识别能力，最后使用轻量级的卷积神经网络进行分类预测和边界预测任务，在规避多尺度测试的同时，进一步利用了图像的语义信息，使跟踪结果具有较高的可信度。在OTB2015、VOT2018公...