《表3 本文算法VOT数据集中部分样本总长度及跟踪成功长度Tab.3 Total length and successfully tracked length of the proposed algo

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《基于区域卷积神经网络和光流法的目标跟踪》

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由表3结果分析，本文实现的算法在诸如高速移动的汽车、移动速度较快且目标形变较大的花样滑冰等样本上，跟踪成功长度较好，这是由于使用通用目标跟踪框架作为基础，并且使用光流算法确定初选框的大小和移动方向，因此算法对移动速度和形变具有较高的鲁棒性；但是在存在大量遮挡和同类型目标重叠的girl样本、bolt赛跑样本和篮球场样本下，跟踪成功长度较低，容易出现漂移导致跟踪失败。