《表3 各指标名称及定义:基于深度学习的目标跟踪技术的研究综述》
文献[38]进一步开展了将深度特征运用于目标跟踪的研究,得出了深度特征能够编码高级抽象信息且不受复杂外观变化的影响,但需要大量数据且更深更复杂的网络架构对目标跟踪性能提高无益的结论。基于以上结论,提出了利用数据增强扩充训练集,将深度特征和浅层特征自适应融合的方法,完成对ECO的进一步优化,并在数据集VOT-2017中进行测评,得到结果如表3所示。
图表编号 | XD00183273700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.12.01 |
作者 | 罗元、肖航、欧俊雄 |
绘制单位 | 重庆邮电大学光电工程学院、重庆邮电大学光电工程学院、重庆邮电大学光电工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |