作者：吴敏; 查宇飞; 张园强; 库涛; 李运强; 张...机器视觉目标跟踪类内相似类间差异
摘要：针对相似度目标跟踪算法主要考虑目标的类内相似,而忽略不同目标的类间差异的问题,提出基于分类-验证模型的视觉跟踪算法。该算法通过增加目标的属性（类别）信息,利用相似度信息与类别信息构建损失函数,在高维空间学习目标的类内相似和类间差异;将目标模板与候选目标输入网络模型,分别通过分类与验证模块实现网络参数更新;利用训练网络提取目标模板与候选目标的深度嵌入特征,实现目标跟踪。在OTB50和UAV123数据库上进行实验,结果表明,该算法可以大幅提高跟踪效果,对相似目标具有较强的稳健性。
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