【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉领域的基础任务之一,其通常的设定是:在视频第一帧给出感兴趣目标的大小和位置,要求评估后续帧中目标的大小和位置。由于没有对目标及其所处环境做任何限制,研发目标跟踪算法充满挑战。近年来深度学习技术的发展为研发目标跟踪算法提供了新思路,其中以孪生网络为基础的跟踪方法深受研究者的青睐。然而原始的全卷积孪生网络跟踪器存在几点不足之处:其一,仅以第一帧目标图像作为模板,难以表示目标的外观变
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目标跟踪是计算机视觉领域的基础任务之一,其通常的设定是:在视频第一帧给出感兴趣目标的大小和位置,要求评估后续帧中目标的大小和位置。由于没有对目标及其所处环境做任何限制,研发目标跟踪算法充满挑战。近年来深度学习技术的发展为研发目标跟踪算法提供了新思路,其中以孪生网络为基础的跟踪方法深受研究者的青睐。然而原始的全卷积孪生网络跟踪器存在几点不足之处:其一,仅以第一帧目标图像作为模板,难以表示目标的外观变化;其二,对目标尺寸的评估方法过于简单,影响跟踪精度。针对这两点不足之处,提出以下两种改进模型:（1）提出多模板孪生网络跟踪器（Siam MT）在运行的过程中维护多个模板表示目标的外观,设计选择模块从模板集中选择最佳模板跟踪当前帧目标,设计更新模块判断是否用当前帧模板更新模板集。选择模块使用可靠性分数筛选可靠模板,使用匹配性分数选择最佳模板;更新模块使用联合Io U判断当前帧模板的多样性,根据累积跟踪损失替换模板集中的模板。在OTB2015、VOT2016和VOT2017上的实验证实了所提出算法的有效性。（2）提出目标尺度估计网络模型（Siam TE）。Siam TE在全卷积孪生网络跟踪器的基础上添加分类输出分支和回归输出分支,两个分支的输出响应图具有相同的大小,分类响应图只有一个通道,回归响应图有四个通道。分类分支对搜索帧的目标和背景进行分类,回归分支评估目标的位置和大小。为了得到更好的回归结果,本文在原始Io U损失的基础上提出了一种新的Io U损失函数训练回归分支。在OTB2015、VOT2018和VOT2019上的实验验证了Siam TE模型的鲁棒性,在OTB2015上的对比实验证实了所提出Io U损失函数的有效性。提出的算法分别在目标外观表示和尺度估计两个方面增强全卷积孪生网络的性能。与前沿的跟踪器相比,Siam MT和Siam TE在公开数据集OTB和VOT上都取得具备竞争力的成绩,其中,Siam TE能够以每秒180帧的速度运行,达到实时要求。性能的提升使得本文提出的目标跟踪算法能够在智能驾驶、视频监控等领域有更为广阔的应用前景。
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