コンピュータビジョンの応用において、双子ネットワークに基づく追跡アルゴリズムは、従来のターゲット追跡アルゴリズムに比べて速度と精度が向上していますが、遮蔽や変形などの妨害要因の影響を強く受けます。これを踏まえ、本論文では既存の双子ネットワークに基づくターゲット追跡手法および技術の改良についてまとめて分析し、主に双子ネットワークに全畳み込み双子ニューラルネットワーク手法、回帰手法およびオンライン更新手法の導入を含みます。3つの方法に基づくターゲット追跡アルゴリズムの改良を概説し、近年の双子ネットワークのターゲット追跡応用に関する国内外の研究進展と発展状況を詳述します。また、VOT2017およびLaSOTデータセットを用いた実験比較を行い、複数の双子ニューラルネットワークに基づく追跡アルゴリズムの性能を比較しました。最後に、双子ネットワークに基づくターゲット追跡手法の発展動向を展望します。

コンピュータビジョン;ターゲット追跡;双子ネットワーク;深層学習