公开(公告)号：CN116958199A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310756194.7

申请日：2023-06-25

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 邵佳 ,  雷汝霖 ,  尹志 ,  杜博

IPC: G06T7/246 ,  G06V20/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/776 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种量化友好的孪生网络目标跟踪方法和装置。针对于特征提取主干网络，对现有的多种轻量化特征提取主干网络的精确度和量化友好性进行实验比对，选取最适合低精度定点孪生网络目标跟踪方法的特征提取主干网络GhostNet；针对于特征融合方法，对多种轻量化的特征融合方法进行量化误差和跟踪精确度比对，并提出一种新的轻量化且量化友好的特征提取方法GhostAttention；针对分支预测方法，也对现有网络结构设计方式进行量化误差和跟踪精确度比对，选取最佳的分支预测结构角点热力图。最后，提出一种结构简单的、轻量化的、量化友好的孪生网络目标跟踪方法。