基于多阶段自适应网络的鲁棒目标跟踪方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于多阶段自适应网络的鲁棒目标跟踪方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、构建离线训练数据集；S2、使用元学习的多步梯度下降训练方法对离线训练数据集进行训练，得到元学习模型；S3、构建多阶段自适应网络，包括领域自适应子网、特征自适应子网和位置自适应子网三个不同自适应子网络，S4、将测试视频中仅已知目标位置的第一帧输入到领域自适应子网，对构建的多阶段自适应网络进行初始化训练；S5、将测试视频中第二帧开始的后续帧依次输入到特征自适应子网中，利用多阶段自适应网络对测试视频进行跟踪。该方法及系统有利于获得更加稳定、鲁棒、准确的跟踪结果。