用包括跟踪网的卷积神经网络获取与图像中的对象对应的边界框的方法和使用其的计算装置

摘要

提供了一种获取与对象相对应的边界框的方法。该方法包括以下步骤：(a)获取建议框；(b)通过参考(i)将参考边界框与建议框之间的距离进行比较的结果和/或(ii)将表示建议框是否包括对象的分数进行比较的结果，在建议框中选择特定建议框，然后设置特定建议框作为跟踪框的起始区域；(c)通过使用均值漂移跟踪算法确定当前帧的特定区域作为跟踪框的目标区域；以及(d)允许池化层通过将池化运算应用于对应于特定区域的区域生成池化特征图，然后允许FC层通过对池化特征图应用回归运算来获取边界框。