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基于孪生网络的深度学习目标跟踪方法研究

张梦新  
【摘要】:目标跟踪是计算机视觉的基本任务之一,在自动驾驶、视频监控、人机交互和增强现实等领域有着广阔的应用前景,因此目标跟踪也越来越受到大家的持续关注和研究。近几年,对目标跟踪的研究有了较大的进展,但是相关算法的性能依旧有待提升,对目标的遮挡,形变,背景干扰,尺度变化、光照变化以及模糊、旋转等情况的跟踪效果也不够理想。目标跟踪只提供第一帧目标的外观和位置信息,并且需要跟踪器实现对后续帧持续、稳定的跟踪,因此根据有限的信息如何提高算法在复杂跟踪场景中的精度和鲁棒性,以及算法对相似干扰物的抗干扰能力仍是目标跟踪领域的一个重要研究方向,相关理论和方法的研究具有非常重要的意义和价值。本文基于深度学习技术,在孪生网络目标跟踪算法的基础上,对目标跟踪算法中的特征学习方法、模板更新方法等方面进行了深入的研究和探索,主要的创新点概括如下:(1)针对传统卷积操作在特征学习的过程中会逐渐倾向于关注全局信息,而忽略局部信息,从而造成特征判别能力不足的问题,提出了一种基于分条卷积的特征学习策略。将特征图在特定维度上进行拆分,分别卷积后按原来的顺序重新拼接。该策略有助于模型学习到目标的局部信息,获取语义程度更高、更稳定的特征,提高特征的判别性。实验结果表明,相较于传统的卷积操作,随着训练迭代次数的增加,分条卷积可以使网络在特征学习的过程中更加关注目标的局部信息,获得判别能力更强的特征,提高网络区分相似目标的能力。(2)Update Net直接融合各帧跟踪目标模板的方法,需要模型在众多外观接近的目标中寻找差异,利用这些差异信息更新模板。这不仅增大了模型的学习难度,而且模板更新的过程中也没有关注模板与周围干扰物之间的差异信息。本文提出了一种融合多帧梯度信息的模板更新方法。首先通过协同利用模型预测的分类结果和高斯函数模拟的GT来获取梯度,充分利用梯度中包含的目标特征变化信息、目标与周围干扰物之间的差异信息来更新模板,然后利用网络学习的方式融合多帧梯度。该方法能够适应复杂的跟踪场景,并且相比于直接融合各帧跟踪目标模板的方法,该策略可以降低学习的困难程度,有效提高了目标跟踪的精度和算法的鲁棒性。


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