《表1 各类深度学习跟踪算法在OTB50上的平均跟踪速度》

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《重构特征联合的多域卷积神经网络跟踪算法》

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基于深度学习分类预测的跟踪算法的优点是跟踪成功率和跟踪精度较高，缺点是实时性差，表1为本文在GPU为GeForce GTX1060 6G和CUDA-8.0的实验平台下测试所得的各类深度学习类跟踪算法在OTB50上的平均跟踪速度。与MDNet算法相比，本算法牺牲了一定的跟踪速度，极大地提升了算法的跟踪能力。