【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,人们获取信息的途径逐渐从二维图像发展到视频序列。作为视频序列处理的一个分支,目标跟踪在军事、工业及民用领域都具有较大的应用价值。视频目标跟踪相对于其他计算机视觉任务而言,其场景更加复杂,面临的挑战更多,且需满足精度和实时性的双重需求。传统的目标跟踪方法往往因为处理场景简单、精度低、实时性差,使得其实际应用受到了较大的限制。近年来,基于深度学习的目标跟踪技术由于其良好的性能,
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随着信息技术的飞速发展,人们获取信息的途径逐渐从二维图像发展到视频序列。作为视频序列处理的一个分支,目标跟踪在军事、工业及民用领域都具有较大的应用价值。视频目标跟踪相对于其他计算机视觉任务而言,其场景更加复杂,面临的挑战更多,且需满足精度和实时性的双重需求。传统的目标跟踪方法往往因为处理场景简单、精度低、实时性差,使得其实际应用受到了较大的限制。近年来,基于深度学习的目标跟踪技术由于其良好的性能,已成为研究热点,并逐渐受到研究人员的广泛关注。在诸多深度学习算法中,基于孪生网络的目标跟踪算法是最典型也是最成功的代表之一,它通过离线训练跟踪器,学习相似性度量函数,在线跟踪过程中由于不更新权值,大大提升了跟踪算法的实时性,近几年取得了长足的发展。本文主要围绕基于孪生网络的视频目标跟踪方法展开研究,以全卷积孪生网络SiamFC为基础,针对SiamFC存在的目标边界框回归不准确、泛化能力弱、语义信息不明确等关键问题,提出了相应的改进方案,同时对孪生网络的语义信息进行了可解释性分析。论文的主要研究内容和成果如下:1.针对SiamFC目标框回归不准确的问题,在SiamFC算法的基础上,引入了五种不同的损失函数,以及三种不同的掩码矩阵,在VID数据集上进行训练,然后在OTB100和VOT2016数据集上评价跟踪效果。实验结果表明,采用Smooth L1损失函数结合矩形掩码矩阵可以有效辅助目标框的定位,而联合损失函数则可以有效解决样本分布不均衡问题。2.针对SiamFC泛化能力弱、跟踪精度低的问题,本文采用AlexNet-5和CIResNet22两种结构作为SiamFC的骨干网络,并通过在骨干网络中分别加入SEBlock和CBAM-Block两种注意力模块,研究注意力机制在孪生网络中的有效性。实验结果表明,在深层骨干网络中加入注意力机制能有效提升SiamFC的泛化能力。此外,采用深层残差网络作为骨干网络以及增大训练集规模的策略,也可以有效提升SiamFC的泛化能力。3.针对SiamFC语义信息不明确的问题,本文分别从网络可视化和特征量化分析的角度,对SiamFC的语义信息进行了可解释性分析。从可视化角度出发,对SiamFC骨干网络中的每层特征图进行了可视化分析;从特征量化分析角度出发,利用VID和GOT10K数据集,统计分析了孪生网络不同通道对不同类别目标产生的响应分布规律。实验结果表明,孪生网络的特定通道可以对特定类别的目标产生强响应。此外,数据集不同、分类标准不同、以及数据分布差异都会对孪生网络的通道响应产生影响。本文工作对SiamFC存在的边界框回归不准确、泛化能力弱、语义信息不明确等关键问题,提出了详细的改进方案,同时对SiamFC中包含的语义信息进行了可解释性分析。实验表明,本文提出的算法能够有效提升SiamFC的边界框定位准确性和泛化能力,并通过解释孪生网络SiamFC的内部机理,为视频目标跟踪领域的可解释性研究奠定了基础。
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