科创中国
一种基于增量学习的孪生网络目标跟踪的方法
发布时间: 2022-12-07
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,计算机及网络技术
成果介绍
本发明公开了一种基于增量学习的孪生网络目标跟踪的方法，将增量学习应用到目标跟踪网络模型的更新过程中；首先，将跟踪网络SiamRPN++的RPN复制为学生模型，利用跟踪过程中产生的高可信度目标作为在线训练的小样本集；然后，利用增量学习的方式学习上一帧网络产生的小样本集，对模型通过域扩展以及知识蒸馏的方式训练学生模型；最后，利用学生网络模型产生的目标信息和教师网络模型产生的目标信息进行动态加权融合以更新位置；本发明利用增量学习的方式使离线训练的模型具有自适应的学习能力，不仅有效利用了跟踪过程中目标的历史信息，还避免了对模型进行大规模的离线训练，提升了孪生网络算法在跟踪过程中处理目标形变情况的能力。
成果亮点
本发明设计的教师学生网络对跟踪目标进行域扩展的学习方法，是使用特征变化损失减小初始目标模板与新的目标跟踪结果之间特征映射的差异，进而提高网络对新目标的前景背景分类能力。在知识蒸馏模块利用蒸馏损失来防止模型在训练后遗忘旧知识，可以增强对目标历史外观特征信息的持续利用，进而解决目标跟踪过程中面对形变和遮挡等问题，以及模型在不同场景的通用能力。
团队介绍
学院现有学生近2000人，其中本科生1000余人，硕士研究生500余人，博士研究生近300人，留学生30余人。拥有教职工157人，专任教师141人。其中，正高级专业技术职务42人，副高级专业技术职务50人。具有博士学位教师119人，占专任教师总数的84%。现有博士生导师74人，硕士生导师141人。学院拥有国家级人才、享受国务院特殊津贴专家、教育部“新世纪优秀人才”，“龙江学者”特聘教授，黑龙江省杰出青年基金获得者、省级领军人才梯队带头人等国家及省部级人才10余人。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”黑龙江科技服务团 (黑龙江省科学技术协会) 评价时间：2023-11-11
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