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基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)跟蹤算法淺析

黃智慧; 詹瑾; 趙慧民; 呂巨建; 鄭鵬根; 林凱瀚 廣東技術(shù)師范大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院; 廣東廣州510665

關(guān)鍵詞:視覺跟蹤 深度學(xué)習(xí) 特征表示 計算機視覺 

摘要:視覺目標(biāo)跟蹤是計算機視覺研究領(lǐng)域的一個基礎(chǔ)性問題,隨著近年來人工智能的迅速興起,目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究得到越來越多的關(guān)注.深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有強大的特征表征能力,在圖像分類、物體識別、自然語言處理等應(yīng)用上比傳統(tǒng)方法取得了更好的效果,因此逐漸成為圖像視頻研究的主流技術(shù).簡要概述傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤算法及其存在的問題,然后從深度模型的角度,對近幾年基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)跟蹤算法進行分類,重點介紹、分析和對比主要的深度學(xué)習(xí)跟蹤框架及其優(yōu)缺點,并使用OTB2015數(shù)據(jù)集測試各算法的性能,最后總結(jié)深度學(xué)習(xí)跟蹤方法現(xiàn)有的挑戰(zhàn),并對進一步研究提出展望.

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