SiamBM:实现更佳匹配的Siamese目标跟踪网络
TP391; 基于孪生网络的目标跟踪算法通常采用简单的互相关匹配方式,然而这种简单的匹配方式会引入大量无关信息,弱化目标区域的响应.基于无锚框的孪生跟踪网络虽然避免了锚框参数的调整,但由于失去了先验性信息,并不能很好地适应目标物的尺度变化.因此,针对上述所存在的问题,本文提出了一种基于孪生网络的目标跟踪匹配增强算法SiamBM.通过将目标的边界框坐标信息进行编码,为跟踪模型提供有效的指导信息;采用深度可分离互相关级联像素匹配互相关的方式,进一步提高跟踪模型的判别能力;采用多尺度互相关的方式,增强跟踪模型的尺度适应能力.在OTB100数据集上,SiamBM的成功率和精确率分别达到了0.684和0...
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| Published in | 数据采集与处理 Vol. 38; no. 5; pp. 1079 - 1091 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044%南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044
01.09.2023
南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1004-9037 |
| DOI | 10.16337/j.1004-9037.2023.05.007 |
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| Abstract | TP391; 基于孪生网络的目标跟踪算法通常采用简单的互相关匹配方式,然而这种简单的匹配方式会引入大量无关信息,弱化目标区域的响应.基于无锚框的孪生跟踪网络虽然避免了锚框参数的调整,但由于失去了先验性信息,并不能很好地适应目标物的尺度变化.因此,针对上述所存在的问题,本文提出了一种基于孪生网络的目标跟踪匹配增强算法SiamBM.通过将目标的边界框坐标信息进行编码,为跟踪模型提供有效的指导信息;采用深度可分离互相关级联像素匹配互相关的方式,进一步提高跟踪模型的判别能力;采用多尺度互相关的方式,增强跟踪模型的尺度适应能力.在OTB100数据集上,SiamBM的成功率和精确率分别达到了0.684和0.906,相比基准模型分别提高了5.2%和4.2%.实验结果表明,与目前主流的跟踪器相比,SiamBM取得了相当有竞争力的结果,在各项数据集指标上取得了优越的性能. |
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| AbstractList | TP391; 基于孪生网络的目标跟踪算法通常采用简单的互相关匹配方式,然而这种简单的匹配方式会引入大量无关信息,弱化目标区域的响应.基于无锚框的孪生跟踪网络虽然避免了锚框参数的调整,但由于失去了先验性信息,并不能很好地适应目标物的尺度变化.因此,针对上述所存在的问题,本文提出了一种基于孪生网络的目标跟踪匹配增强算法SiamBM.通过将目标的边界框坐标信息进行编码,为跟踪模型提供有效的指导信息;采用深度可分离互相关级联像素匹配互相关的方式,进一步提高跟踪模型的判别能力;采用多尺度互相关的方式,增强跟踪模型的尺度适应能力.在OTB100数据集上,SiamBM的成功率和精确率分别达到了0.684和0.906,相比基准模型分别提高了5.2%和4.2%.实验结果表明,与目前主流的跟踪器相比,SiamBM取得了相当有竞争力的结果,在各项数据集指标上取得了优越的性能. |
| Author | 林潇 胡昭华 刘浩男 |
| AuthorAffiliation | 南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044%南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044 |
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| Author_FL | LIN Xiao LIU Haonan HU Zhaohua |
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| ClassificationCodes | TP391 |
| ContentType | Journal Article |
| Copyright | Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved. |
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| DBID | 2B. 4A8 92I 93N PSX TCJ |
| DOI | 10.16337/j.1004-9037.2023.05.007 |
| DatabaseName | Wanfang Data Journals - Hong Kong WANFANG Data Centre Wanfang Data Journals 万方数据期刊 - 香港版 China Online Journals (COJ) China Online Journals (COJ) |
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| DocumentTitle_FL | SiamBM:Siamese Object Tracking Network for Better Matching |
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| ISSN | 1004-9037 |
| IngestDate | Thu May 29 04:00:12 EDT 2025 |
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| IsScholarly | true |
| Issue | 5 |
| Keywords | 多方式互相关 Siamese network multi-modal cross-correlation 孪生网络 bounding-box encoding 边界框编码 object tracking 多尺度互相关 目标跟踪 multi-scale cross-correlation |
| Language | Chinese |
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| PublicationCentury | 2000 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 数据采集与处理 |
| PublicationTitle_FL | Journal of Data Acquisition & Processing |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044%南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044 |
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| SourceID | wanfang |
| SourceType | Aggregation Database |
| StartPage | 1079 |
| Title | SiamBM:实现更佳匹配的Siamese目标跟踪网络 |
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