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針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法模型參數(shù)多、難以部署于嵌入式設(shè)備上的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的孿生卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法。設(shè)計(jì)一個(gè)非對(duì)稱(chēng)卷積模塊來(lái)構(gòu)建整個(gè)網(wǎng)絡(luò)框架，通過(guò)非對(duì)稱(chēng)卷積模塊的壓縮層減少模型參數(shù)量，利用非對(duì)稱(chēng)層進(jìn)行特征融合，以在保證精度的同時(shí)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(jìn)行模型訓(xùn)練，在輸入不變的情況下提取表達(dá)性更強(qiáng)的深度特征，從而完成目標(biāo)跟蹤仼務(wù)并提髙模型的跟蹤精度。在GoT-l0K、OTB100和voT2016基準(zhǔn)上對(duì)算法性能進(jìn)行測(cè)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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