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針對基于深度學(xué)習(xí)的目標跟蹤算法模型參數(shù)多、難以部署于嵌入式設(shè)備上的問題，提出一種改進的孿生卷積網(wǎng)絡(luò)實時目標跟蹤算法。設(shè)計一個非對稱卷積模塊來構(gòu)建整個網(wǎng)絡(luò)框架，通過非對稱卷積模塊的壓縮層減少模型參數(shù)量，利用非對稱層進行特征融合，以在保證精度的同時壓縮模型大小。使用三元組損失函數(shù)代替邏輯損失函數(shù)進行模型訓(xùn)練，在輸入不變的情況下提取表達性更強的深度特征，從而完成目標跟蹤仼務(wù)并提髙模型的跟蹤精度。在GoT-l0K、OTB100和voT2016基準上對算法性能進行測試，結(jié)果表明，該算法能夠?qū)⒛Ｐ痛笮〗禐?8×10，且速度與精度均優(yōu)于 Siamfc、KCF和DAT等跟蹤算法。
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