一种基于稠密连接卷积神经网络目标跟踪算法

摘要

本发明公开了一种基于稠密连接卷积神经网络目标跟踪算法，包括以下步骤：S101、提取输入图像特征：预先通过采用稠密连接卷积神经网络作为特征提取网络，获取提取输出图像特征；S103、输出特征图处理：对获取提取输出图像特征进行双线性插值，获取双线性插值的特征图；S105、计算获取特征图。有益效果：本发明使用稠密连接的卷积神经网络代替传统孪生卷积网络的特征提取网络从而使网络获得了更强的特征提取能力，通过对特征提取网络所输出的特征图作双线性插值，提高特征图分辨率，改善追踪算法定位精度，另外在传统孪生卷积网络的基础上加入RPN层，增强了跟踪算法对目标与背景的区分能力。