《表2 VOT2018仿真测试结果》

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《显著性能量目标跟踪轨迹修正算法》

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SEC算法选取VID数据集视频序列的轨迹信息作为轨迹预测模块的训练样本。在VOT2018的仿真测试结果见表2。与SiamMask进行仿真对比，SEC算法将SiamMask算法的跟踪精度提高了0.2%。SEC算法虽然对模糊序列的目标跟踪准确率提升明显，但是当目标跟踪轨迹中出现连续跟踪漂移时，由于算法的轨迹预测模块依赖于历史位置信息，所以相比SiamMask算法，其鲁棒性降低了1.8%。因VOT2018中运动目标较为清晰，跟OTB数据集相比，视频序列较少存在目标模糊和抖动现象，所以本算法在此数据集上提高幅度较小。