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基于CNN和RNN的像素級視頻目標跟蹤算法
崔家梁; 馮朝暉; 李芹; 趙紅穎 北京大學地球與空間科學學院; 北京100871
- 視頻處理
- 目標跟蹤定位
- 像素級
- 深度學習
摘要：影像目標跟蹤定位技術是當前計算機視覺領域的研究熱點,目標跟蹤算法也是現(xiàn)階段將視頻結果用于定位的薄弱環(huán)節(jié)之一.本文分析了像素級目標跟蹤存在的問題,根據(jù)深度學習在圖像領域的最新研究成果與視頻跟蹤需求,結合最新的圖像分割、卷積神經網絡(CNN)、循環(huán)神經網絡(RNN)和加密解碼結構等方法提出了一種像素級視頻目標跟蹤算法.使用公開數(shù)據(jù)集實現(xiàn)算法并設計了定量評價指標.實驗結果表明該算法具有較強的像素級視頻目標跟蹤定位能力.
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- 像素級
- 深度學習
摘要：影像目標跟蹤定位技術是當前計算機視覺領域的研究熱點,目標跟蹤算法也是現(xiàn)階段將視頻結果用于定位的薄弱環(huán)節(jié)之一.本文分析了像素級目標跟蹤存在的問題,根據(jù)深度學習在圖像領域的最新研究成果與視頻跟蹤需求,結合最新的圖像分割、卷積神經網絡(CNN)、循環(huán)神經網絡(RNN)和加密解碼結構等方法提出了一種像素級視頻目標跟蹤算法.使用公開數(shù)據(jù)集實現(xiàn)算法并設計了定量評價指標.實驗結果表明該算法具有較強的像素級視頻目標跟蹤定位能力.
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