《表3 GOT-10K挑战的指标排名》

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《基于多层特征增强的实时视觉跟踪》

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注：加粗的是最优值，三个指标越高越好。

GOT-10K包含训练集和测试集两部分，而且为了训练出的模型能有更强的泛化能力，训练集和测试集之间不存在交集。它包含了1 000个目标跟踪视频，包含150万个手工标注的边界框。GOT-10K挑战集有两个内部的评价指标，包括：在所有帧中跟踪结果和真实标签平均重合率（Average Overlap，AO）和在一个给定阈值下成功跟踪的视频帧所占的比率（Success Rate，SR）。数据集大部分是户外拍摄的物体，包含许多尺度变化剧烈的跟踪目标。从表3可以看出本文的算法在AO的指标下超越了基线Siam FC 4.1个百分点，在SR0.50上超越基线Siam FC 4.7个百分点，这也证明本文算法在大尺度变化跟踪序列上有着优异的定位与跟踪能力。