《表1 VOT2018效果对比》
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《目标物智能跟踪与分割融合算法及其在变电站视频监控中的应用》
注:Siam RPN*代表用本文训练方法训练的Siam RPN;Ours-M代表仅增加掩膜分支的版本;Ours-T代表仅增加模板更新策略的版本;Ours-F代表完整版本。
测评指标的对比结果如表1,精确度(accuracy,A)衡量预测框和标签框之间的重合程度,表征模型对跟踪目标位置预测的精准程度,数值越高效果越好。鲁棒性(robustness,R)度量算法对跟踪目标跟丢的可能性,表征模型对于长视频或困难场景的鲁棒程度,数值越低效果越好。预期平均重叠(expected average overlap,EAO)同时考量A和R,对算法的性能进行综合评价,数值越高综合性能越好。
图表编号 | XD00215364100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.12.05 |
作者 | 陈汐、韩译锋、闫云凤、齐冬莲、沈建新 |
绘制单位 | 浙江大学电气工程学院、浙江大学电气工程学院、浙江大学电气工程学院、浙江大学电气工程学院、浙江大学电气工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |