[发明专利]基于多挑战感知学习模型的训练、跟踪方法有效
| 申请号： | 201911128508.9 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110929848B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 李成龙;刘磊;鹿安东 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 张景云 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于多挑战感知学习模型的训练及实时跟踪方法，依次包括模型训练过程、通过预先训练的模型进行的跟踪过程两个部分，其中，S11、构建网络模型S12、使用标定好目标的VOT数据集来训练整个所述的网络模型；S21、输入当前跟踪的视频帧，在前一帧预测的目标位置周围用高斯采样获取当前帧的候选样本；S22、获取候选样本的的特征图；S23、将所述特征图输入到分类器模块中，预测目标位置；S24、判断当前帧是否跟踪成功；本发明能够有效的增加特征表达的丰富性，提高了跟踪的鲁棒性，并达到了实时的跟踪性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 挑战 感知 学习 模型 训练 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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