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暹罗跟踪的模板增强和蒙版生成( Template Enhancement and Mask Generation for Siamese Tracking )
X Ke Y Li Y Ye W Guo
连体跟踪方法是近年来视觉跟踪研究的热点。高级暹罗追踪器在某些基准测试上表现良好，但仍有一些局限性。首先，大多数连体跟踪器采用初始帧作为单个模板，这导致了欠贴合，降低了预测实例的能力。第二，主流跟踪器报告一个矩形包围盒作为预测，导致非刚性物体的准确性较差。因此，我们提出了用于连体跟踪的模板增强和掩模生成方法。鉴于连体跟踪器的本质是实例学习，我们建议构造一个显式的替代模板来解决实例空间的欠拟合问题。此外，为了提高跟踪精度，我们利用描述符聚合对语义分割输出进行转换，用于掩码预测。最后，通过以上方法的融合，提出了SiamEM模型。综合实验表明，模板增强和掩码生成显着改善了基准上的Siamese跟踪器。
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