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SiamMask
時間 2021-01-21
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該模型通過在用於目標跟蹤的全卷積Siamese神經網絡上增加mask分支來實現目標的分割,同時增強網絡的loss,優化網絡。一旦網絡訓練好之後,SiamMask僅依賴於初始的一個bounding box就可以實現類別無關的目標實時跟蹤及分割(at 35 frames per second)。這個模型簡單,功能多樣,速度快,其效果也超越了其他跟蹤方法。同時,還在DAVIS-2016, DAVIS-2
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