SiamBM:实现更佳匹配的Siamese目标跟踪网络

基于孪生网络的目标跟踪算法通常采用简单的互相关匹配方式，然而这种简单的匹配方式会引入大量无关信息，弱化目标区域的响应。基于无锚框的孪生跟踪网络虽然避免了锚框参数的调整，但由于失去了先验性信息，并不能很好地适应目标物的尺度变化。因此，针对上述所存在的问题，本文提出了一种基于孪生网络的目标跟踪匹配增强算法SiamBM。通过将目标的边界框坐标信息进行编码，为跟踪模型提供有效的指导信息；采用深度可分离互相关级联像素匹配互相关的方式，进一步提高跟踪模型的判别能力；采用多尺度互相关的方式，增强跟踪模型的尺度适应能力。在OTB100数据集上，SiamBM的成功率和精确率分别达到了0.684和0.906，相比基准模型分别提高了5.2%和4.2%。实验结果表明，与目前主流的跟踪器相比，SiamBM取得了相当有竞争力的结果，在各项数据集指标上取得了优越的性能。