声明
致谢
1绪论
1.1研究背景与意义（Background and Significance）
1.2国内外研究现状（Research Status at Home and Abroad）
1.3论文内容与结构组织（Contents and Structure）
2相关基础理论与知识
2.1单目标跟踪流程（Process of Single Object Tracking）
2.2卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
2.3孪生网络（Siamese Network）
2.4目标跟踪数据集（Object Tracking Datasets）
2.5本章小结（Summary）
3基于注意力机制的孪生候选区域生成网络跟踪算法
3.1概述（Introduction）
3.2注意力机制（Attention Mechanism）
3.3基于注意力机制改进的孪生神经网络（ Improved Siamese Neural Network based on Attention Mechanism）
3.4实验结果与分析（Experimental Results and Analysis）
3.5本章小结（Summary）
4基于多层特征融合的无锚孪生网络目标跟踪算法
4.1概述（Introduction）
4.2多层特征融合（Multi-layer Feature Fusion）
4.3基于多层特征融合的无锚孪生网络模型（ Anchor-Free Siamese Network model based on Multi-layer Feature Fusion）
4.4实验结果与分析（Experimental Results and Analysis）
4.5本章小结（Summary）
5总结与展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
中国矿业大学中国矿业大学(江苏);
