1 中国科学院光电技术研究所，四川 成都 610209
2 中国科学院大学，北京 100049
本文针对飞机目标，提出了基于多域网络(MDNet)的改进网络用于飞机跟踪的快速深度学习(FDLAT)跟踪网络，使用迁移学习弥补目标跟踪的小样本集缺陷。卷积层作为特征提取层，全连接层作为目标和背景的分类层，采用特定的飞机数据集来更新网络参数。训练完成之后，结合回归模型，采用简单的线性更新对飞机进行跟踪，算法实现了飞机旋转、相似目标、模糊目标、复杂环境、尺度变换、目标遮挡以及形态变换等复杂状态的鲁棒跟踪，速度达到平均20.36 f/s，在ILSVRC2015 飞机检测数据集上成功率均值达到0.592，基本满足飞机实时跟踪。
迁移学习 飞机目标 鲁棒跟踪 实时跟踪 FDLAT FDLAT feature-based transfer learning aircraft target robust tracking real-time tracking
