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1. 毕业设计（论文）主要内容：
孪生网络架构作为近期深度学习应用在目标跟踪领域的一个代表，该方法利用数据驱动的方式进行离线训练，通过比较样本间的相似度学习，可有效区分目标与背景。
在线过程中，其全卷积的架构可以快速在线运行，是首个可以实时运行的深度学习目标跟踪算法。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 学习目标跟踪的基本知识；2. 学习Siamese网络在视频目标跟踪的应用；3. 实现基于Siamese网络的一种视频目标跟踪算法；4. 查阅参考文献15篇以上（其中近五年外文文献不少于3篇）；5. 完成不少于12000字的毕业论文撰写并完成答辩的相关工作；6. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；7. 完成不少于12幅图设计（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1. 第1-3周 完成题目调研，完成文献阅读，进行相关资料的收集，完成文献综述以及开题报告撰写；2. 第4-5周 完成论文开题；3. 第6-12周 撰写论文初稿；4. 第13-15周 测试程序的实际显示效果，并针对使用过程出现的问题进行优化，完成论文修改并提交。
5. 第16周 答辩。
4. 主要参考文献
[1] David S. Bolme, J. Ross Beveridge, Bruce A. Draper, Yui Man Lui. "Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters." ICCV 2010.[2] Anfeng He,Chong Luo,Xinmei Tian,Wenjun Zeng. "A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking". CVPR 2018.[3] Bo Li, Junjie Yan, Wei Wu at el. "High-Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network" CVPR 2018.[4] Luca Bertinetto, Jack Valmadre, Joao F. Henriques, at el. "Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking." ECCV workshop 2016.
