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本发明公开了一种基于知识蒸馏的多出口全卷积网络的目标跟踪方法,所述方法包括如下步骤:步骤一、构建基于知识蒸馏的多出口全卷积网络;步骤二、基于知识蒸馏的多出口训练。本发明提出了一种基于知识蒸馏的多出口全卷积结构用于基于分类的跟踪,凭借知识蒸馏的优势,鼓励前序出口模仿学习后续出口的概率输出,从而提高前序出口的判别能力。本发明通过利用多个RoIAlign层来提取不同尺度的区域特征,并在每个出口融合以上区域特征来提高判别能力。本发明使用不同种类的注意力模块来捕获不同的目标特定信息,提高了目标与背景及其干
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113963022 A
(43)申请公布日 2022.01.21
(21)申请号 202111221017.6
(22)申请日 2021.10.20
(71)申请人 哈尔滨工业大学
地址
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