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摘要：本发明公开了一种基于孪生网络的Anchor‑free目标跟踪方法，其使用于包括孪生网络和轮廓分割网络的系统，所述孪生网络负责提取目标模板和搜索区域的卷积神经网络CNN特征并计算搜索区域的得分图，输出初始矩形框，所述轮廓分割网络负责目标轮廓的回归，所述孪生网络由孪生骨干网络和分类模块两部分组成，它以模板图像和搜索区域图像组成的图像对作为输入，输出搜索区域的得分图；孪生骨干网络由相同结构的模板分支和搜索区域分支组成，它们共享网络参数；本发明提出一个孪生目标跟踪网络，该网络不需要根据先验知识预先定义锚框，减少了超参数，并且可以端到端地进行训练。
主权项：1.一种基于孪生网络的Anchor-free目标跟踪方法，其特征在于，其使用于包括孪生网络和轮廓分割网络的系统，所述孪生网络负责提取目标模板和搜索区域的卷积神经网络CNN特征并计算搜索区域的得分图，输出初始矩形框，所述轮廓分割网络负责目标轮廓的回归；Anchor-free目标跟踪方法包括如下步骤：输入：初始目标框b1＝x1,y1,w1,h1和图像序列输出：t时刻的目标框bt＝xt,yt,wt,ht和目标轮廓步骤1：根据初始目标框b1，裁剪大小为127×127的模板图像z；步骤2：利用孪生骨干网络计算模板图像z的特征FORt＝2:T步骤3：计算搜索区域，xt＝xt-1,yt-1,4wt-1,4ht-1；步骤4：裁剪大小为255×255的搜索区域xt；步骤5：利用孪生骨干网络计算搜索区域xt的特征步骤6：计算得分图，步骤7：计算t时刻目标位置，步骤8：初始化t时刻目标尺度，步骤9：得到t时刻目标初始框，步骤10：将输入轮廓分割网络，得到t时刻目标轮廓步骤11：根据目标轮廓Vt拟合t时刻目标矩形框bt＝xt,yt,wt,ht；步骤12：输出t时刻目标框bt＝xt,yt,wt,ht和目标轮廓
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百度查询： 中国人民解放军75220部队 一种基于孪生网络的Anchor-free目标跟踪方法
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