基于改进二阶段检测网络的长时跟踪重检测方法

为构建适用于长时跟踪的重检测模块,受改进二阶段检测网络的GlobalTrack方法的启发,提出了一种高效的对特定模板目标进行端到端重检测的深度网络:首先,为了在大尺度图像上更高效地融合模板特征,通过构造交叉信息增强模块改进深度互相关方法,利用交叉通道注意力信息编码搜索特征和模板特征;此外,采用动态实例交互模块替代传统二阶段网络的RPN(region proposal network)和RCNN(region-based convolutional neural networks)结构,根据模板信息指导检测网络的分类和回归阶段,构建了端到端的稀疏重检测结构.在LaSOT和OxUva长时跟踪数据集上进行对比实验,本文方法相较于原始方法性能提升 3%,实时帧率提升 173%.实验结果表明,改进后的方法可以在全图范围内更准确、快速地重新检测模板目标.