基于深度学习的单目标跟踪方法研究

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基于深度学习的单目标跟踪方法研究

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基于深度学习的单目标跟踪方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-14页
1.1 课题来源与背景	第8-9页
1.2 课题研究的意义	第9-10页
1.2.1 军事领域	第9页
1.2.2 工业领域	第9-10页
1.2.3 交通管理	第10页
1.2.4 刑侦领域	第10页
1.3 国内外在该方向的研究现状及分析	第10-12页
1.4 本文研究内容和章节	第12-14页
第2章跟踪问题的分析	第14-21页
2.1 目标跟踪的约束条件	第14页
2.2 单目标跟踪待解决问题	第14-16页
2.3 传统单目标跟踪流程	第16-17页
2.4 目标的特征表示	第17-18页
2.5 传统跟踪算法测评	第18-20页
2.6 本章小结	第20-21页
第3章基于深度学习的单目标跟踪	第21-44页
3.1 深度学习	第21-25页
3.1.1 深度学习简介	第21页
3.1.2 人工神经网络	第21-24页
3.1.3 卷积神经网络概述	第24页
3.1.4 卷积神经网络结构	第24-25页
3.2 基于深度网络的跟踪算法	第25-31页
3.2.1 MDNet网络	第26页
3.2.2 Siamese FC网络	第26-27页
3.2.3 C-COT	第27-29页
3.2.4 ECO	第29-31页
3.3 基于GOTURN的实时跟踪模型	第31-38页
3.3.1 AlexNet结构	第32-33页
3.3.2 跟踪器的输入	第33-34页
3.3.3 搜索策略	第34页
3.3.4 跟踪器的输出	第34页
3.3.5 跟踪器的网络结构	第34-36页
3.3.6 数据集的扩增	第36-37页
3.3.7 运动模型	第37-38页
3.3.8 训练数据集	第38页
3.4 跟踪-检测框架	第38-42页
3.4.1 检测器	第40-41页
3.4.2 置信度判断	第41-42页
3.5 本章小结	第42-44页
第4章单目标跟踪实验	第44-51页
4.1 短时跟踪测试	第44-45页
4.2 长时跟踪测试	第45-49页
4.3 本章小结	第49-51页
结论	第51-52页
参考文献	第52-56页
致谢	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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