计算机工程与科学

作者：李豪

单位：1.中国人民解放军75220部队，广东 惠州 516133;2.陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏 南京 210007

关键词：目标跟踪,孪生网络,轮廓分割,多点回归,尺度估计,

准确的尺度估计是目标跟踪中的挑战，现有方法存在计算复杂度高、超参数多和精度低的问题。针对以上问题，提出一个利用目标轮廓进行跟踪的孪生分割网络，它由孪生子网络和轮廓分割网络2部分组成，其优点是不需要根据先验知识预先定义锚框，减少了超参数。在此基础上，实现一种基于多点回归的目标轮廓跟踪方法，该方法用区域分类与轮廓回归对目标跟踪建模，能够同时得到正矩形框、旋转矩形框和轮廓等多种目标状态。该方法的跟踪过程是：首先，利用孪生子网络估计目标的初始矩形框；其次，通过轮廓分割网络将初始矩形框的特征向量变形为目标轮廓；最后，根据目标轮廓拟合最终矩形框。在OTB-2015（Success=70%）、VOT-2020（EAO=52%）、TrackingNet（AUC=78.9%）和LaSOT（AUC=64.1%）数据集上的实验结果表明：与现有先进的目标跟踪方法相比，本文提出的跟踪方法具有较优的跟踪性能。

来源：2024年第12期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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