公开(公告)号：CN113609904A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202110732036.9

申请日：2021-06-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 盛庆华 ,  黄箭 ,  周超宇 ,  李贺贺 ,  李竹 ,  殷海兵

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于动态全局信息建模和孪生网络的单目标跟踪算法，步骤S1：获取训练集和测试集，并对训练集预处理；步骤S2：网络搭建，设计损失函数并训练；步骤S3：根据步骤S1和S2得到的网络，用测试集验证算法效果。采用本发明的技术方案，搭建孪生网络作为主干网络，投入经过预处理的数据集进行训练，然后根据输出的响应图确定目标物体在视频序列中的位置。本发明同时结合了动态全局信息建模算法，它能根据物体的尺寸和长宽比动态地调整网络感受野，同时它能对特征图中任意两点信息建模，在小幅度提升网络复杂度的情况下，大大提升追踪的准确性，同时也保证了实时性。

公开(公告)号：CN113609904B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202110732036.9

申请日：2021-06-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 盛庆华 ,  黄箭 ,  周超宇 ,  李贺贺 ,  李竹 ,  殷海兵

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种基于动态全局信息建模和孪生网络的单目标跟踪算法，步骤S1：获取训练集和测试集，并对训练集预处理；步骤S2：网络搭建，设计损失函数并训练；步骤S3：根据步骤S1和S2得到的网络，用测试集验证算法效果。采用本发明的技术方案，搭建孪生网络作为主干网络，投入经过预处理的数据集进行训练，然后根据输出的响应图确定目标物体在视频序列中的位置。本发明同时结合了动态全局信息建模算法，它能根据物体的尺寸和长宽比动态地调整网络感受野，同时它能对特征图中任意两点信息建模，在小幅度提升网络复杂度的情况下，大大提升追踪的准确性，同时也保证了实时性。