基于孿生網(wǎng)絡的輕量化單目標跟蹤算法研究

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摘  要：針對目前多數(shù)基于孿生網(wǎng)絡的單目標跟蹤算法模型參數(shù)大，難以在嵌入式平臺等移動端設備部署的問題，設計了一種基于SiamRPN改進的輕量化孿生網(wǎng)絡單目標跟蹤算法。算法使用裁剪過的MobileNetV3替換AlexNet作為特征提取網(wǎng)絡，降低算法的參數(shù)量；融合了MobileNetV3的高低層特征，整合不同尺度的特征信息，增強算法對目標多尺度變化的適應能力；使用GhostConv替換原網(wǎng)絡模型頭部的普通卷積，使用深度可分離卷積進行相關運算，在保證特征提取能力的同時進一步減少了參數(shù)量。（剩余9075字）