基于深度神经网络的目标跟踪算法综述

源自：航空兵器

作者：郭凡, 卢铉宇, 李嘉怡, 王红梅

“人工智能技术与咨询” 发布

摘要

目标跟踪是根据视频序列中目标的前续信息,对目标的当前状态进行预测。深度学习在目标跟踪领域逐渐广泛应用,本文阐述了目标跟踪算法和深度学习的发展背景,对传统目标跟踪进行了回顾,根据不同的网络任务功能,将基于深度学习的目标跟踪算法分为:基于分类的深度学习目标跟踪算法、基于回归的深度学习目标跟踪算法、基于回归与分类结合的目标跟踪算法,并选取了具有代表性的目标跟踪算法进行实验,对比不同算法之间的特点;最后对目前基于深度学习的目标跟踪方法存在的问题进行分析,对未来发展方向进行展望。实验结果证明,深度孪生跟踪网络在精度与速度上均占优,成为当前主流的跟踪算法框架。

关键词

目标跟踪, 深度学习, 神经网络, 卷积神经网络, 孪生神经网络, 生成对抗网络

１ 深度神经网络

２ 基于深度学习的目标跟踪算法

３ 数据集和评价准则

4 实验对比

5 发展展望

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