计算机应用

作者：石国强, 赵霞

单位：同济大学 电子与信息工程学院, 上海 201804

关键词：区域推荐网络,联合优化,目标跟踪,卷积神经网络,交并比

针对区域推荐网络（RPN）在目标跟踪任务中出现的最大分类分数与最佳边框不匹配的问题，提出一种基于联合优化的强耦合孪生区域推荐跟踪算法（SCSiamRPN）。首先，采用Bounded IoU方法来优化正样本交并比（IoU）值的计算，通过分解公式、固定变量、替换差值和约束近似的操作来简化计算过程。然后，优化损失函数结构，通过在分类损失函数中添加以IoU值为纽带的耦合因子来联合分类任务和边框回归任务，以提升高IoU样本的损失值；通过在边框回归损失函数中添加以IoU为主变量的加权系数来提高目标中心样本的贡献，以提升边框定位精度。仿真结果显示：SCSiamRPN算法在OTB100数据集上的精度和成功率为0.86和0.64；同基于孪生区域推荐候选网络的高性能单目标跟踪（SiamRPN）算法相比，均有3%的提升。实验结果表明：SCSiamRPN算法解决了最大分类分数与最佳边框不匹配的问题，增强了分类和边框回归任务的耦合性，且在不损失跟踪速度的前提下实现了跟踪精度的较大幅度提升。

来源：2020年第10期

《计算机应用》期刊编辑部

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