基于元学习的深度网络目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 中英文对照表 | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第12-15页 |
| 1.3 本文主要贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第16-18页 |
| 2 相关工作概述 | 第18-31页 |
| 2.1 视觉目标跟踪 | 第18-20页 |
| 2.2 深度神经网络 | 第20-25页 |
| 2.3 基于深度学习的跟踪算法 | 第25-28页 |
| 2.4 基于深度学习的元学习 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于元学习的深度网络 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 模型设计 | 第31-41页 |
| 3.3 元学习训练 | 第41-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 端到端的跟踪算法 | 第49-57页 |
| 4.1 引言 | 第49-51页 |
| 4.2 模型初始化 | 第51页 |
| 4.3 结果后处理 | 第51-54页 |
| 4.4 在线更新 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 实验结果和分析 | 第57-67页 |
| 5.1 评估方式 | 第57-58页 |
| 5.2 实验结果 | 第58-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 全文总结 | 第67页 |
| 6.2 课题展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
