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本发明公开一种基于层次化决策网络的鲁棒目标跟踪方法，包括以下步骤：一、将目标跟踪问题建模为强化学习中的马尔科夫决策过程，并定义四元组；二、选择N帧作为片段，根据标签裁剪、放缩图片，构造若干个训练图像对；三、采用PyTorch深度学习框架搭建层次化决策网络模型，由通用的孪生特征提取网络、嵌入融合模块、策略网络和演员‑评论家网络组成；四、使用A3C和PG强化学习算法分别对演员‑评论家网络和策略网络进行端到端的离线训练，并采用Adam优化器来优化模型参数；五、保存训练收敛的模型；本发明还公开该方法的应
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112802061 B
(45)授权公告日 2021.08.06
(21)申请号 202110299760.7 (56)对比文件
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