目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李绍明; 储珺; 冷璐; 涂序继 |
| 刊名 | 自动化学报
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| 出版日期 | 2024 |
| 卷号 | 50期号:8页码:1646-1659 |
| 关键词 | 目标跟踪 交并比 尺度估计 中心点距离 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c210356 |
| 英文摘要 | 通过分析基于交并比(Intersection over union, IoU)预测的尺度估计模型的梯度更新过程, 发现其在训练和推理过程仅将IoU作为度量, 缺乏对预测框和真实目标框中心点距离的约束, 导致外观模型更新过程中模板受到污染, 前景和背景分类时定位出现偏差. 基于此发现, 构建了一种结合IoU和中心点距离的新度量NDIoU (Normalization distance IoU), 在此基础上提出一种新的尺度估计方法, 并将其嵌入判别式跟踪框架. 即在训练阶段以NDIoU为标签, 设计了具有中心点距离约束的损失函数监督网络的学习, 在线推理期间通过最大化NDIoU微调目标尺度, 以帮助外观模型更新时获得更加准确的样本. 在七个数据集上与相关主流方法进行对比, 所提方法的综合性能优于所有对比算法. 特别是在GOT-10k数据集上, 所提方法的AO、$S{R}_{0.50}$和$ S{R}_{0.75} $三个指标达到了65.4%、78.7%和53.4%, 分别超过基线模型4.3%、7.0%和4.2%. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/58830]  |
| 专题 | 自动化研究所_学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李绍明,储珺,冷璐,等. 目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计[J]. 自动化学报,2024,50(8):1646-1659. |
| APA | 李绍明,储珺,冷璐,&涂序继.(2024).目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计.自动化学报,50(8),1646-1659. |
| MLA | 李绍明,et al."目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计".自动化学报 50.8(2024):1646-1659. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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