《表1 本文算法与其他算法在VOT2015数据集中的实验结果对比》

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《孪生导向锚框RPN网络实时目标跟踪》

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注:加粗字体表示各列最优结果，“-”表示没有该项指标。

在VOT2015数据集中，主要根据准确性和鲁棒性来评估算法的性能，并使用EAO（expect average overlap）评估整体性能。本文算法与在VOT2015数据集上排名靠前的算法的实验结果比较如表1所示。可以看出，本文算法与SiamRPN相比，准确性提高了1.72%，鲁棒性提高了5.17%，表明本文算法在性能方面有比较好的表现。在跟踪速率上，本文算法的跟踪速率为142.76帧/s，与SiamRPN相比有所下降，但是远快于其他算法，并且满足实时跟踪的要求。