基于深度学习的目标追踪技术全解析

一、核心方法

1. 孪生网络架构（Siamese Networks）

• 原理与模型：

  • 基础架构：双分支共享权重网络，通过互相关层计算模板与搜索区域相似度。

  • 经典模型：

    • SiamFC：全卷积实现高效匹配，奠定孪生网络追踪基础。

    • SiamRPN：引入区域建议网络（RPN），联合分类与回归提升定位精度。

    • SiamMask：融合掩模分支，实现像素级分割与追踪。

  • 技术演进：

    • SiamFC++：目标感知得分与分层特征聚合，优化小目标追踪。

    • Ocean：锚点自适应与在线更新，减少手工参数依赖。

• 特征增强：

  • 动态模板更新：根据形变调整模板权重（如Si