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申请/专利权人：杭州电子科技大学
申请日：2023-10-17
公开（公告）日：2024-01-16
公开（公告）号：CN117409036A
主分类号：G06T7/246
分类号：G06T7/246;G06V20/52;G06V10/774;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开
摘要：本发明公开了一种基于MAML的目标跟踪方法。首先获取用于训练目标跟踪网络的图像数据集；然后构建基于MAML的目标跟踪网络，包括骨干网络和跟踪器；其中骨干网络用于提取视频帧中的图像特征，跟踪器用于输出给定目标的位置和大小；再离线训练基于MAML的目标跟踪网络的骨干网络；使用MAML算法对目标跟踪网络的跟踪器进行训练；最后对目标跟踪网络进行微调。本发明可以有效解决直接将视频序列作为目标检测的训练集，样本量少的问题。创新的将BottleNeck层引入到残差块中，减少了网络的参数量，提高了目标跟踪任务的速度。
主权项：1.一种基于MAML的目标跟踪方法，其特征在于，基本步骤为:步骤1：数据集获取；获取用于训练基于MAML的目标跟踪网络的图像数据集；步骤2：构建基于MAML的目标跟踪网络；基于MAML的目标跟踪网络，包括骨干网络和跟踪器；其中骨干网络用于提取视频帧中的图像特征，跟踪器用于输出给定目标的位置和大小；步骤3：离线训练基于MAML的目标跟踪网络的骨干网络；步骤4：使用MAML算法对目标跟踪网络的跟踪器进行训练；步骤5：对目标跟踪网络进行微调。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于MAML的目标跟踪方法
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