基于深度学习的单目标跟踪算法综述.pptx
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汇报人:/目录0102跟踪算法的定义和重要性传统跟踪算法的局限性深度学习在单目标跟踪领域的应用03特征提取网络目标表示方法运动模型和预测数据集和评估指标04基于滤波器的算法基于检测的算法基于生成对抗网络的算法基于Transformer的算法05评估指标和数据集算法性能比较和分析算法优缺点和改进方向06应用场景面临的挑战和解决方法未来发展方向和前景07深度学习在单目标跟踪领域的贡献和影响对未来研究的建议和展望汇报人:
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基于深度学习的目标视频跟踪算法综述动态目标跟踪是计算机视觉领域的关键问题之一,涉及在给定视频序列中准确地跟踪运动目标的能力。目标跟踪算法的发展对於自动驾驶、监控、安全、智能交通和视觉跟随等应用具有显着的意义。在过去的几十年中,计算机视觉和机器学习领域取得了巨大的进展,尤其是随着深度学习的发展,目标跟踪算法的准确性和鲁棒性得到了显著提高。本文将对基于深度学习的目标视频跟踪算法进行综述。首先,我们介绍了典型的目标跟踪框架,通常包括两个部分:对目标区域进行建模和目标区域的跟踪。这些框架主要可以分为两类,即基于模
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