基于双重知识蒸馏的教师与学生网络目标跟踪方法与系统

摘要

本发明提出一种基于双重知识蒸馏的教师与学生网络目标跟踪方法与系统，方法通过对给定的第一帧监控图像以及后续帧监控图像中的搜索区域分别进行初始化，生成目标模板图像与搜索图像；将目标模板图像与搜索图像分别输入两个不同的教师‑学生网络中进行训练，得到两个不同的轻量级学生网络，以轻量级学生网络作为特征提取网络分别对目标模板图像与搜索图像进行特征提取，以进行后续目标分类和目标跟踪。本发明通过响应蒸馏和中间层特征蒸馏相结合训练的学生网络，并且不同的学生网络理解能力不同，将两个学生网络之间进行特征共享，提高学生网络的性能，从而有效地减少网络的计算复杂性，提高跟踪的实时性和跟踪器的泛化能力。