[发明专利]一种基于全卷积网络在线训练的单目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202010293393.5 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113538507A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 王利民;崔玉涛;蒋承;武港山 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 奚铭 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于全卷积网络在线训练的目标追踪方法，包括以下步骤：1)生成训练样例阶段；2)网络的配置阶段；3)离线训练阶段；4)在线跟踪阶段；本发明通过设计的完全端到端训练的全卷积网络，采用生成目标分类和目标回归模板来指导分类和回归任务，以及在线更新分类和回归模板的策略，来实现目标追踪任务。本发明通过一个简洁的全卷积网络结构以及对分类和回归模板进行在线优化，获得了鲁棒性强且精度高的单目标跟踪方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 网络 在线 训练 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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