基于Siamese网络的目标跟踪算法及实现任务书

 2021-12-22 21:21:57

全文总字数：1343字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

  1. 学习并掌握Python编程；
  2. 学习深度学习及目标跟踪算法相关原理；
  3. 基于python实现目标的跟踪。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

  1. 编写程序实现基于Siamese的目标的跟踪；
  2. 撰写格式必须规范；
  3. 阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；
  4. 完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作；
  5. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；
  6. 正文应包含不少于12幅图（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

  • 第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
  • 第4周—第5周 论文开题；
  • 第6周—第12周 撰写论文初稿；
  • 第12周—第15周 修改论文；
  • 第16周 论文答辩

4. 主要参考文献

  1. Zhu Z, Wang Q, Li B, et al. Distractor-aware siamese networks for visual object tracking[C]//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018: 101-117.
  2. Bertinetto L, Valmadre J, Henriques J F, et al. Fully-convolutional siamese networks for object tracking[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016: 850-865.
  3. Henriques J F, Caseiro R, Martins P, et al. High-speed tracking with kernelized correlation filters[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2014, 37(3): 583-596.
  4. Zhang H, Ni W, Yan W, et al. Visual tracking using Siamese convolutional neural network with region proposal and domain specific updating[J]. Neurocomputing, 2018, 275: 2645-2655.
  5. Yuan D, Lu X, Li D, et al. Particle filter re-detection for visual tracking via correlation filters[J]. Multimedia Tools and Applications, 2019, 78(11): 14277-14301.

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