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| 基于强化学习的目标偏移策略跟踪方法 | |
| 其他题名 | OBJECT SHIFT POLICY FOR VISUAL OBJECT TRACKING WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING |
| 2022-04-28 | |
| 发表期刊 | 计算机应用与软件 |
| ISSN | 1000-386X |
| 卷号 | 39期号:4页码:234-241 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1000-386x.2022.04.037 |
| 摘要 | 针对计算机视觉领域的目标跟踪问题,提出基于强化学习的目标框偏移决策跟踪方法.近年来目标跟踪主要研究趋势是基于孪生网络或相关滤波的跟踪方法.与现有跟踪方法不同,提出的方法通过将目标跟踪视为动作序贯决策问题,设计动作决策网络,使得该网络可以用于预测目标边框的偏移,连续移动目标框实现目标跟踪.动作决策网络基于强化学习方式训练,使得该决策网络能使用标注不全的数据集训练.实验表明,提出的跟踪方法在视觉目标跟踪(Visual object tracking,VOT)数据集上表现优异,能有效应对多种复杂场景,具备较高的跟踪精度. |
| 关键词 | 强化学习 目标跟踪 神经网络 策略梯度 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | Periodical |
| 来源库 | WanFang |
| 中图分类号 | TP391.41;TP18 |
| 资助机构 | 中国科学院战略性先导科技专项 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/256314 |
| 专题 | 信息科学与技术学院_硕士生 |
| 作者单位 | 1.中国科学院上海高等研究院 上海201204; 2.上海科技大学信息科学与技术学院 上海200120 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴金明,黄伟,董明超,等. 基于强化学习的目标偏移策略跟踪方法[J]. 计算机应用与软件,2022,39(4):234-241. |
| APA | 吴金明,黄伟,董明超,&徐怀宇.(2022).基于强化学习的目标偏移策略跟踪方法.计算机应用与软件,39(4),234-241. |
| MLA | 吴金明,et al."基于强化学习的目标偏移策略跟踪方法".计算机应用与软件 39.4(2022):234-241. |
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