文献类型：期刊文章

作　　者：刘帆[1] 刘鹏远[1] 李兵[1] 徐彬彬[1]

机构地区：[1]中国人民解放军军械工程学院四系,河北石家庄050003

出　　处：《激光与光电子学进展》

年　　份：2017

卷　　号：54

期　　号：9

起止页码：277-285

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：训练模型复杂且训练集庞大导致深度学习的发展受到严重阻碍。使用Google最新开源的TensorFlow软件平台搭建了用于视频目标跟踪的深度学习模型。介绍了深度学习的原理和TensorFlow的平台特性,提出了使用TensorFlow软件平台设计的深度学习模型框架结构,并使用VOT2015标准数据集中的数据设计了相应的实验。经实验验证,该模型具有较高的计算效率和识别精度,并可便捷地调整网络结构,快速找到最优化模型,很好地完成视频目标识别跟踪任务。

关 键 词：机器视觉 TensorFlow  深度学习  计算机视觉 目标跟踪

分 类 号：TP391]