摘要
في مجال رؤية الكمبيوتر، خوارزمية التتبع القائمة على الشبكات التوأمية حسّنت الدقة والسرعة مقارنة بالخوارزميات التقليدية، لكنها لا تزال تتأثر بحجب الهدف، التشوه، تغير البيئة مما يؤدي إلى تراجع أداء خوارزميات التتبع القائمة على الشبكات التوأمية. لفهم خوارزميات التتبع الأحادية الهدف القائمة على الشبكات التوأمية بشكل أعمق، قامت هذه الدراسة بتلخيص وتحليل الخوارزميات الحالية القائمة على الشبكات التوأمية، وتركز بشكل رئيسي على طرق دمج آلية الانتباه داخل الشبكات التوأمية، طرق استنتاج المعاملات فوق البرمجية، وطرق تحديث القالب، كما استعرضت خوارزميات التتبع التي تستخدم هذه الطرق الثلاث، وشرحت بالتفصيل أبحاث وتطورات الخوارزميات القائمة على الشبكات التوأمية خلال السنوات الأخيرة داخليًا وخارجيًا. أجريت مقارنة تجريبية لثلاثة خوارزميات تمثيلية باستخدام مجموعات بيانات VOT2016، VOT2017، VOT2018 و OTB-2015، وحصلت على أداء متعدد الخوارزميات القائمة على الشبكات التوأمية. أخيرًا، تم تلخيص خوارزميات التتبع القائمة على الشبكات التوأمية وأُشير إلى توجهات التطور المستقبلية.
关键词
رؤية الكمبيوتر;تتبع الأهداف;الشبكات التوأمية;التعلم العميق
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website