《表6 SiamRPN和SiamRPN++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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由于ResNet的不同层级可以获得不同图像特征，因此SiamRPN++采用了多级级联的方式完成特征的逐层聚合，有助于目标跟踪性能的提升。SiamRPN++与SiamRPN在VOT-2018中的性能测评结果对比如表6所示。表6显示，对SiamRPN的骨干网络进行改进后得到的SiamRPN++，其各项性能均得到优化。此外，SiamRPN++能以35f/s的速度保持跟踪的实时性。