基于超轻量化孪生网络的自然场景奶牛单目标跟踪方法

摘要

针对跟踪模型泛化能力差、跟踪模型正样本选取质量低、深层模型参数量大不利于部署等问题,本文提出了超轻量化孪生网络模型Siamese-remo。首先结合传统随机采样方法和go-turn方法,设计出新型的正负样本选取策略,增加模型泛化能力;其次采用shiftbox-remo的数据增强方式均匀正样本分布,并提升正样本采集质量;然后通过改进后的超轻量化Mobileone-remo网络提取特征,一定程度减少深层网络对跟踪平移不变性的破坏,并预设不同特征融合参数,单独训练网络分类和回归;最终加入Center-rank loss函数,根据样本点位置影响置信度、IOU排名,对网络分类回归策略进行优化。实验证明,自然场景下奶牛单目标跟踪模型期望平均重合度(Expected average overlap,EAO)达到0.475,相对于基线模型提升0.078,与现有跟踪器对比取得了较好的成绩,且参数量仅为现有主流算法的1/20,为后续自然场景下奶牛身份识别与目标跟踪系统提供了技术支持。