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Siamese Visual Tracking with Dual-Pipeline Correlated Fusion Network 이중 파이프라인 상관 융합 네트워크를 사용한 Siamese 시각적 추적

Ying KANG, Cong LIU, Ning WANG, Dianxi SHI, Ning ZHOU, Mengmeng LI, Yunlong WU

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요약 :

대상 템플릿과의 최대 유사성 일치 문제로 간주되는 Siamese 시각적 추적은 컴퓨터 비전에서 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 그러나 실시간 추적의 정확성과 장시간 추적의 견고성 사이의 균형 요구를 충족하기 어렵다는 것이 현재 Siamese 추적기의 과제입니다. 이 작업은 강력한 상관 관계를 위한 하나의 초기 템플릿과 정확한 상관 관계를 위한 적응형 기능 최적 선택 기능을 갖춘 다른 임시 템플릿으로 구성된 이중 파이프라인 상관 융합 네트워크(ADF-SiamRPN으로 명명)를 갖춘 새로운 Siamese 기반 추적기를 제안합니다. . 이후 학습 가능한 상관-반응 융합 네트워크의 추진을 통해 추적 성능의 종합적인 개선을 추구하고 있습니다. ADF-SiamRPN의 성능을 최첨단 추적기와 비교하기 위해 OTB100, UAV123, VOT2016, VOT2018, GOT-10k, LaSOT 및 TrackingNet과 같은 벤치마크에서 많은 실험을 수행합니다. 추적 실험 결과는 ADF-SiamRPN이 비교된 모든 추적기보다 성능이 뛰어나고 정확성과 견고성 사이에서 최상의 균형을 달성한다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.10 pp.1702-1711
발행일
2021/10/01
공개일
2021/07/09
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDP7060
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Ying KANG
  Defense Innovation Institute,Chinese People's Liberation Army
Cong LIU
  National University of Defense Technology
Ning WANG
  National University of Defense Technology
Dianxi SHI
  Defense Innovation Institute,Tianjin Artificial Intelligence Innovation Center
Ning ZHOU
  Chinese People's Liberation Army
Mengmeng LI
  Defense Innovation Institute,Tianjin Artificial Intelligence Innovation Center
Yunlong WU
  Defense Innovation Institute,Tianjin Artificial Intelligence Innovation Center

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