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  • 简介:摘要:在数字化时代,目标跟踪技术已成为计算机视觉领域的核心内容,尤其是在智能监控和自动驾驶等场景得到了广泛应用。然而,传统的目标跟踪算法在处理复杂动态环境时往往存在稳定性和准确性不足的问题,特别是在面对目标形态变化和遮挡情况时。针对这一挑战,本文提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。通过引入自适应机制来动态调整卷积网络,这种方法不仅提高了算法的泛化能力,还显著提升了跟踪过程中的稳定性和准确性,为实时监控和自动驾驶系统等领域的目标跟踪提供了一种有效的解决方案。

  • 标签: 卷积神经网络 自适应卷积特征 目标跟踪算法