【摘 要】
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目标跟踪是众多视觉任务中的热门研究课题之一,广泛应用于智能交通、安防监控和国防军事等诸多领域。近年来,基于孪生网络的目标跟踪方法因其优越的性能与效率吸引了大量研究人员的关注。然而,真实跟踪场景下存在的众多挑战性因子容易导致跟踪漂移或者失败。为了提升算法抵御各类干扰因子的能力,本文在Siam RPN框架的基础上提出了基于注意力特征优化的改进算法。本文的主要研究成果如下:1.针对当前大多数孪生跟踪方法
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目标跟踪是众多视觉任务中的热门研究课题之一,广泛应用于智能交通、安防监控和国防军事等诸多领域。近年来,基于孪生网络的目标跟踪方法因其优越的性能与效率吸引了大量研究人员的关注。然而,真实跟踪场景下存在的众多挑战性因子容易导致跟踪漂移或者失败。为了提升算法抵御各类干扰因子的能力,本文在Siam RPN框架的基础上提出了基于注意力特征优化的改进算法。本文的主要研究成果如下:1.针对当前大多数孪生跟踪方法采用某一层提取的层次特征来表示目标,然而弱特征表示往往导致定位性能差的问题,本文提出了一个基于上下文增强的高速孪生网络目标跟踪方法。为了构建一个鲁棒的孪生跟踪器,本文提出了一种新颖的上下文增强模块,从局部和全局层面捕获具有鉴别力的目标信息。其次,提出了一个精心设计的特征融合策略,用于结合不同尺度的上下文。最后,引入距离交并比（Distance-Io U）损失引导跟踪器选择更精确的回归边界框。2.针对小目标只占整个图像区域中的很小的一部分,难以提取到具有判别性的外观特征,导致在面对遮挡、相似物干扰和光照变化等属性挑战时,无法准确区分和定位的问题,本文提出了一个基于自适应特征增强的超分孪生网络目标跟踪方法。首先,设计了改进的超分图像修复模块,将目标丢失的纹理信息进行修复,使得这些定位信息得到较好的保留。其次,提出了自适应特征增强模块,对感兴趣区域的目标给予更多的关注,从而增强跟踪器的判别能力,获得一个更加鲁棒的跟踪结果。
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