结合特征金字塔和区域候选网络的视觉目标跟踪

摘要

基于区域候选网络(RPN)与孪生网络的框架可以快速的回归位置、形状信息,展现出了良好的跟踪速度和准确性.然而,采用的单阶段SiamRPN跟踪器不能有效地处理相似性干扰和大尺度变化等复杂情况.针对上述问题,本文提出了一个基于特征金字塔(FPN)的级联RPN网络(简记为CF-RPN)的多阶段的跟踪框架.该框架的基础网络由一对孪生的FPN构成,其深高层到浅低层特征分别输送到级联的RPN模块中.相对于传统RPN网络,级联RPN网络具有多个锚点框,其锚点受前一级RPN的影响.与现有的算法相比,其一,多尺度特征的提取使得目标的高层语义信息以及底层空间信息都能充分利用;其二,级联RPN网络能够对难负样本(hard negative samples)进行采样,保证训练样本更加均衡;其三,级联的RPN可实现锚点框逐级更新,从而细化每一个RPN中目标的位置和形状,提高定位的准确性,使得跟踪更加精确.通过测试,本文提出的CF-RPN算法在OTB50,OTB100上能达到62.36%和66.18%的准确率,相对于SiamMask算法,其精度分别提高了2.14%和1.9%;在VOT2016,VOT2018,VOT2019数据集上分别能达到65.5%,61.3%,60.0%,相对于SiamMask算法,其精度分别提高了3.4%,2.1%和1.8%.