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            添加時間:2018-07-15
            活函數優化研究升神經網絡訓練速度和降低誤差率方面的作用非常顯著。1激活函數的對比與研究1)其函數圖像如圖1所示。-0.500.51.01.5y/1-5-3-1135x/1圖1sigmoid函數從函數表達式和圖像可見,sigmoid函數具有軟飽和性[8]:在定義域內處處可導,當輸入非常大或非常小時,其圖像的斜率趨近于0,即導數逐漸趨近于0。這種性質導致了梯度消失現象,使得深度神經網絡一直難以得到有效訓練,是阻礙神經網絡發展的重要原因。具體地,深度神經網絡在使用梯度下降算法求解網絡參數W時,在后向傳遞過程中,sigmoid函數向下傳導的梯度包含了一個自身關于輸入的導數f'(x),當輸入落入飽和區時,f'(x)的值趨近于0,導致向底層網絡傳遞的梯度變得非常小,使網絡參數W很難得到有效訓練。sigmoid函數也存在均值偏移的缺點,從函數圖像可以看出,sigmoid函數的值域為{?x,y=f(x)≥0)},則其輸出均值必然非負,導致了sigmoid函數在訓練一些超深網絡時會出現訓練結果不收斂的問題。tanh函數是sigmoid函數的一個變體,緩解了sigmoid函數所遇到的均值偏移問題,定義為tanh(x)=1-e-2x1+e-2x(2)其圖像如圖2所示。y/1-5-3-1135x/1-0.500.51.01.5-1.5-1.0圖2tanh函數從圖像以及函數表達式中可以看出,tanh函數也具有軟飽和性,因此,也存在梯度消失的缺點。但其值域為[-1,1]本文由 張家港市泰宇機械有限公司張家港全自動切管機 網站采集網絡資源整理! http://www.qieguanjixie.com,因此跟蹤結果-數控切管機張家港電動切管機倒角機價格低全自動切管機多少錢,輸出均值趨近于0,緩解了均值偏移問題,使得隨機梯度下降(stochasticgradientdescent,SGD)更接近自然梯度(natrualgradient),從而降低了計算網絡參數所需的迭代次數,提高了深度針對目前模型更新方法僅依賴于上一幀或最近幀定位到的目標信息,跟蹤的歷史信息未充分利用的問題,運用歷史跟蹤結果設計了多模板模型更新策略,并基于該更新模型結合卷積網絡提出了一種新的運動目標跟蹤方法。在運動目標跟蹤測試視頻集VOT2015下與目前熱點運動目標跟蹤方法對比實驗表明:方法對于遮擋現象和目標自身形變具有較強的魯棒性和較高的準確性。 左右目標的形變不明顯,背景和前景(目標)對比明顯,背景的紋理變化相較于前景較為復雜。在跟蹤過程中,原始CNT算法由于模型更新過程引入過多的背景信息其跟蹤結果已經開始發生漂移,而本文算法仍舊可以對目標繼續跟蹤。原始CNT算法僅依賴上一幀得到的目標信息進行迭代更新,信息具有局限性和單一性,當發生形變和復雜背景時,錯誤信息的累積往往導致錯誤跟蹤。本文算法維持著模板庫的多樣性,隨著跟蹤進行,模板庫不斷的豐富,當出現復雜背景的情況,能夠從模板庫找到相應的模板對目標進行較準確的定位跟蹤。圖1trellis_c場景2種算法跟蹤結果圖2測試算法的抗遮擋和抗形變性能,在視頻序列Basketball和david3上進行,本文算法與原始CNT算法、TLD算法和DLT算法對比實驗。對于Basketball視頻序列,在第18幀左右當目標發生嚴重遮擋時,TLD算法已經不能對目標進行跟蹤,DLT算法、CNT算法和本文算法仍能夠對目標進行跟蹤,但在第80幀后目標形態發生較大變化,CNT算法和DLT算法出現了跟蹤漂移的情況,而本文算法仍然能夠繼續跟蹤。對于david3視頻序列,在第23幀目標第一次被遮擋時,TLD算法出現跟蹤失敗,跟蹤無法進行的情況。在隨后的跟蹤過程中,由于目標的形變,在150幀后DLT算法出現了跟蹤框尺度異常和漂移的問題。CNT算法也在190幀左右目標被完全遮擋時跟蹤失敗,只有本文算法還能繼續跟蹤。3.2定量分析對圖3的實驗結果進行定量分析,本文算法與上述算法在覆蓋率[15]和中心位置誤差[15]的對比結果如圖3所示。由圖可知,本文算法的覆蓋率一直維持在一定范圍內,并且中心位置誤差為4種算法中最校其他3種算法由于55跟蹤結果-數控切管機張家港電動切管機倒角機價格低全自動切管機多少錢本文由 張家港市泰宇機械有限公司張家港全自動切管機 網站采集網絡資源整理! http://www.qieguanjixie.com
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