《表1 VOT2018效果对比》

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《目标物智能跟踪与分割融合算法及其在变电站视频监控中的应用》

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注：Siam RPN*代表用本文训练方法训练的Siam RPN；Ours-M代表仅增加掩膜分支的版本；Ours-T代表仅增加模板更新策略的版本；Ours-F代表完整版本。

测评指标的对比结果如表1，精确度（accuracy，A）衡量预测框和标签框之间的重合程度，表征模型对跟踪目标位置预测的精准程度，数值越高效果越好。鲁棒性（robustness，R）度量算法对跟踪目标跟丢的可能性，表征模型对于长视频或困难场景的鲁棒程度，数值越低效果越好。预期平均重叠（expected average overlap，EAO）同时考量A和R，对算法的性能进行综合评价，数值越高综合性能越好。