一种基于孪生-感兴趣区域池化模型的物体检测与匹配方法

摘要

本发明涉及一种基于孪生‑感兴趣区域池化模型的物体检测与匹配方法，使用了一个融合了全卷积网络结构和感兴趣区域池化层两个方法的孪生‑感兴趣区域池化模型，采用了全卷积网络结构以适应不同大小的输入单元，通过网络逐层抽象获得判别性特征，并引入相关卷积层用于判定目标框与当前视频帧的特征相似性并输出目标框在当前视频帧中对应位置的响应图，再添加ROI Pooling层以应用于目标检测。本发明能够在复杂情形下仍旧良好地进行检测。