【摘 要】
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为了降低基于无人机平台的目标跟踪中低分辨率、背景复杂等因素对于跟踪精度带来的影响,提出了基于非对称卷积孪生网络的无人机目标跟踪的方法.在特征提取阶段,通过引入非对称卷积块,强化网络的特征表达能力,以提升在低分辨率视频中有效捕获目标的能力.在网络结构中,通过引入循环交叉注意力模块,获取丰富而密集的上下文信息,以减轻背景复杂因素带来的影响.使用UAV123数据集和自制数据集进行定量和定性的实验,可以看
【机 构】
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北方工业大学信息学院,北京100144 北京理工雷科电子信息技术有限公司,北京100081
【出 处】
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第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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为了降低基于无人机平台的目标跟踪中低分辨率、背景复杂等因素对于跟踪精度带来的影响,提出了基于非对称卷积孪生网络的无人机目标跟踪的方法.在特征提取阶段,通过引入非对称卷积块,强化网络的特征表达能力,以提升在低分辨率视频中有效捕获目标的能力.在网络结构中,通过引入循环交叉注意力模块,获取丰富而密集的上下文信息,以减轻背景复杂因素带来的影响.使用UAV123数据集和自制数据集进行定量和定性的实验,可以看出在无人机视频目标跟踪任务中,这种方法达到高精确度的同时保证了较强的时效性.
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