文档名：基于注意力与特征融合的双分支跟踪算法
摘要：针对全卷积孪生网络(SiamFC)特征表达不足导致在目标形变、复杂背景干扰条件下跟踪效果不佳等问题,提出了一种基于注意力与特征融合的双分支跟踪算法.通过引入通道注意力机制和小卷积核的思想,在增加网络深度的同时,动态调节模型权重,提高了网络的特征提取能力和辨别能力.在原有孪生网络的基础上,提出采用多层特征融合策略构建新的跟踪分支并用于辅助决策.通过不同视觉层级间目标特征的融合,进一步改善网络的精确定位与适应能力.在目标跟踪基准库OTB50、OTB100、VOT2017进行试验,试验结果表明:所提算法在保持实时性的情况下,性能指标优于多个基准算法,验证所提算法的有效性.
作者：胡银记 洛怡航 赵振宇 揭斐然 彭群聂 Author：HUYinji LUOYihang ZHAOZhenyu JIEFeiran PENGQunnie
作者单位：光电控制技术重点实验室,河南洛阳471000;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳471000中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳471000
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(6)
分类号：TP391
关键词：目标跟踪 孪生网络 特征融合 注意力机制
机标分类号：TP391.41TP273TP183
在线出版日期：2023年6月16日
基金项目：基于注意力与特征融合的双分支跟踪算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(6)胡银记 洛怡航 赵振宇 揭斐然 彭群聂针对全卷积孪生网络(SiamFC)特征表达不足导致在目标形变、复杂背景干扰条件下跟踪效果不佳等问题,提出了一种基于注意力与特征融合的双分支跟踪算法.通过引入通道注意力机制和小卷积核的思想,在增加网络深度的同时,动态...参考文献和引证文献
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