《表7 SiamRPN和C-RPN性能对比》

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《基于深度学习的目标跟踪技术的研究综述》

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C-RPN在进行不同层间的特征融合时，不同于SiamRPN++采用的线性加权求和方式，而是运用原创的特征传递模块（Feature Transfer Block）以获得更好的特征表达，有助于目标跟踪精度的提高。C-RPN与SiamRPN在VOT-2016中的性能测评结果对比如表7所示。