摘要
コンピュータビジョン分野において、双子ネットワークに基づく追跡アルゴリズムは従来のアルゴリズムに比べて精度と速度が向上しているが、依然として対象物の遮蔽、変形、環境変化などの影響を受け、双子ネットワークに基づく追跡アルゴリズムの性能低下が生じている。単一対象追跡の双子ネットワークに基づくアルゴリズムを深く理解するために、本論文では既存の双子ネットワークに基づく目標追跡アルゴリズムをまとめ、分析した。主に双子ネットワークに注意機構を導入する方法、ハイパーパラメータ推論方法、およびテンプレート更新方法を含み、これら3つの方法を用いた目標追跡アルゴリズムをレビューした。国内外での近年の双子ネットワークに基づくアルゴリズム研究と発展状況を詳細に紹介した。代表的な3つのアルゴリズムをVOT2016、VOT2017、VOT2018、OTB-2015データセットで実験的に比較し、様々な双子ネットワークに基づく目標追跡アルゴリズムの性能を得た。最後に双子ネットワークに基づく目標追跡アルゴリズムを総括し、将来の発展方向を展望した。
关键词
コンピュータビジョン;目標追跡;双子ネットワーク;深層学習
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