《表1 卷积神经网络模型的参数设置》

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《卷积神经网络的多目标跟踪系统》

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本实验主要针对MOT16视频集，跟踪对象是人，选取的样本分为正样本和负样本两类，正样本是人的目标，样本数是10000，负样本是背景信息，样本数是20000，测试样本是T。它的号码是500。样本信息收集自Image Net数据库、U I U C图像数据库和PA S C A L V O C的汽车数据库。卷积神经网络模型选用Mat Conv Net 24.0，模型的训练和目标识别均采用GPU加速。因此，在参数设置中opts.gpus=1，将学习速率参数设置为pts.learningRate=0.001。在本实验中，由于只有两种样品，卷积神经网络模型只需要确定候选区域是否包含目标区域和目标的相似性，因此类别数量参数n Cls被设置为2，使用准备好的正样本和负样本进行模型训练，并设置迭代次数opts.numEpochs=10000。