自動搜尋適合於熱紅外線行人追蹤的輕量級網路架構

本文提出一種自動搜尋適合於熱紅外線行人追蹤任務的輕量級網路架構的方法。該方法採用單底層和雙底層單元作為基本搜尋單元,並在搜尋空間中包含8種操作候選。為了加快搜尋過程,我們採用隨機通道選擇策略來評估操作候選。在重新訓練階段,我們結合分類損失、批量困難三元組損失和中心損失來學習更具辨別性的特徵。大量實驗證明了該自動化方法的有效性。