基于孪生网络的轻量化单目标跟踪算法研究
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摘 要：针对目前多数基于孪生网络的单目标跟踪算法模型参数大，难以在嵌入式平台等移动端设备部署的问题，设计了一种基于SiamRPN改进的轻量化孪生网络单目标跟踪算法。算法使用裁剪过的MobileNetV3替换AlexNet作为特征提取网络，降低算法的参数量；融合了MobileNetV3的高低层特征，整合不同尺度的特征信息，增强算法对目标多尺度变化的适应能力；使用GhostConv替换原网络模型头部的普通卷积，使用深度可分离卷积进行相关运算，在保证特征提取能力的同时进一步减少了参数量。（剩余9075字）