發(fā)布時(shí)間：2020-11-16 13:19

　　 視覺追蹤作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)重要課題,在安防,自動(dòng)駕駛,智能機(jī)器人等應(yīng)用場(chǎng)景中,具有重要的作用。目前主流的追蹤算法主要面臨幾個(gè)問題,一個(gè)是速度和精度很難均衡;第二個(gè)是對(duì)于離線數(shù)據(jù)的吸收能力不強(qiáng),對(duì)于大數(shù)據(jù)的利用不好;第三個(gè)是缺乏高效的在線更新方式,使得追蹤算法對(duì)于追蹤目標(biāo)的形變,背景變化等情況適應(yīng)能力不強(qiáng)。在實(shí)際場(chǎng)景中,要求追蹤算法達(dá)到好的實(shí)時(shí)性。因此,追蹤算法需要權(quán)衡速度和精度的要求。同時(shí),不同的場(chǎng)景會(huì)有不同的數(shù)據(jù),充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),能更方便快捷地適應(yīng)不同的場(chǎng)景。為了解決這三個(gè)問題,本文提出了解決方案。本畢設(shè)提出了一種高效的端到端的追蹤算法,并設(shè)計(jì)了優(yōu)雅,輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于訓(xùn)練。通過端到端的訓(xùn)練框架,能很好的吸收離線大規(guī)模樣本,而不需要設(shè)計(jì)復(fù)雜的手工特征。同時(shí),本畢設(shè)提出了元學(xué)習(xí)的方式,對(duì)在線的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),快速更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),增加了追蹤算法對(duì)不同追蹤目標(biāo)的適應(yīng)能力。通過線下訓(xùn)練和線上更新的方式,充分挖掘了網(wǎng)絡(luò)的潛能,使得網(wǎng)絡(luò)具有遷移性和適用性,從而達(dá)到了速度和精度的權(quán)衡。最后,通過設(shè)計(jì)科學(xué)合理的實(shí)驗(yàn),通過和主流的追蹤算法對(duì)比以及自身的性能分析,證明了本畢設(shè)提出的方法的有效性。本畢設(shè)的追蹤算法在權(quán)威數(shù)據(jù)集OTB2013[1],OTB2015[2],VOT2016[3]上均有良好的表現(xiàn),同時(shí)追蹤的速度達(dá)到了60FPS,滿足了實(shí)時(shí)性的要求。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP183
【部分圖文】：

連接參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，而卷積參數(shù)不隨著視頻進(jìn)行重新初始化，而是通過隨機(jī)梯度下??降算法不斷更新參數(shù)。這樣離線訓(xùn)練出來的卷積參數(shù)具有一定的區(qū)分前景和背景的??能力，但是對(duì)于具體視頻的適用性不強(qiáng)。如圖２－２為基于前景背景的二分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??圖，對(duì)于一個(gè)視頻，初始化一個(gè)新的ｆｃ參數(shù)，卷積部分共享參數(shù)。????—？?ＦＣ?Ｖｉｄｅｏｌ??Ｃ〇ｎｖ?１?—？！—＂ＦＣ￣?Ｖｉｄｅｏ２??產(chǎn)生樣本一？！???—？?ＦＣ１?－？?ＦＣ２???Ｔ＾ＪＪ?Ｖｉｄｅｏ３??—？?ＦＣ?Ｖｉｄｅｏ４??圖２－２?基于前景背景的二分類網(wǎng)絡(luò)框架圖。??離線訓(xùn)練可以使得提特征網(wǎng)絡(luò)具有很好的泛化能力，但是在線上預(yù)測(cè)時(shí)，全連??接參數(shù)對(duì)于新的物體的前景和背景的區(qū)分并不好。因此，在線上預(yù)測(cè)的過程中，需??要重新初始化一組全連接參數(shù)。通過對(duì)當(dāng)前追蹤序列的在線學(xué)習(xí)，使得全連接學(xué)習(xí)??的參數(shù)具有物體意識(shí)，能準(zhǔn)確的獲取當(dāng)前物體的特性。這種方法的一大缺點(diǎn)就是需??要在線更新全連接參數(shù)，使得追蹤速度會(huì)收到很大的影響。??我們知道，在目標(biāo)檢測(cè)中，存在大量的正樣本和負(fù)樣本，其中大多數(shù)樣本都是??簡(jiǎn)單樣本。這些簡(jiǎn)單樣本在訓(xùn)練的時(shí)候

本章將介紹基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端訓(xùn)練的高速追蹤算法關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)和本文??的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)。從數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，端到端訓(xùn)練框架，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，元學(xué)習(xí)??訓(xùn)練等方法介紹了本畢設(shè)追蹤算法的核心技術(shù)。如圖３－１所示是本畢設(shè)追蹤器的追蹤??效果圖，左上角標(biāo)注了圖片的幀號(hào)，可以看到，ＨＦＤＣＦ算法具有良好的魯棒性，在??物體背景復(fù)雜，物體形變，運(yùn)動(dòng)模糊等情況下都有良好的魯棒性。???ＨＦＤＣＦ?ＭＤＮｅｔ?ＤｅｅｐＳＲＤＣＦ?ＳｉａｍＦＣ?ＫＣＦ??圖３－］?不同追蹤器追蹤效果對(duì)比圖。??３．１訓(xùn)練數(shù)據(jù)集介紹??３．１．１?ＩｍａｇｅＮｅｔ?ＶＩＤ?數(shù)據(jù)集??ＩｍａｇｅＮｅｔ［２３］?ＶＩＤ數(shù)據(jù)集主要是用來進(jìn)行視頻中的物體檢測(cè)。ＶＩＤ任務(wù)中，總共??有３０個(gè)物體類別，這３０個(gè)類別是從２００個(gè)ＩｍａｇｅＮｅｔ＾檢測(cè)任務(wù)中的類別集合的子??集。同時(shí)，為了使得挑選的類別更加具有代表性，考慮到不同類別的物體運(yùn)動(dòng)方式，??大小等不同，挑選了?３０個(gè)有代表性的物體類別。對(duì)于每一個(gè)視頻，標(biāo)注了如下四個(gè)??１９??

通過前饋和后饋信號(hào)，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。這個(gè)訓(xùn)練方式，能充分挖掘網(wǎng)絡(luò)的力，使得設(shè)計(jì)出高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)成為可能。同時(shí)，訓(xùn)練的便捷性使得科研工作者嘗試多種訓(xùn)練方式和策略，加快工作迭代的速度。??３．２．１框架設(shè)計(jì)??端到端的訓(xùn)練方式，使得網(wǎng)絡(luò)能充分吸收大量的離線樣本，因此這種的訓(xùn)練式具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)，大數(shù)據(jù)的作用被充分發(fā)掘出來。通過挖掘足夠的數(shù)據(jù)，能會(huì)有一定的提升。這一點(diǎn)在實(shí)用上非常方便和有效，一個(gè)具體的追蹤場(chǎng)景，只要積累足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該方法便能顯著提高性能。此外，通過端到端的方式，能自??主設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過大數(shù)據(jù)和正確的損失監(jiān)督，避免了手動(dòng)調(diào)參和進(jìn)行大量特工程的繁瑣。??如圖３－２所示，為端到端訓(xùn)練框架示意圖。輸入模板圖片和搜索圖片，通過本設(shè)設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到模板圖片和搜索圖片的兩個(gè)特征。將這兩個(gè)特征進(jìn)行濾操作，通過計(jì)算，得到最終框的位置。??—
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