基于DO-Conv结构的孪生网络目标跟踪系统研究

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摘要：针对卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）在目标跟踪中表达能力受限的情况，构建了一种基于深度过参数化卷积（depthwise over-parameterized convolution，DO-Conv）结构的孪生网络目标跟踪系统。在特征提取阶段，引入了DO-Conv模块，同时设计了DO-Conv结构替换策略，以强化中高层语义特征表达。（剩余5058字）

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