【摘 要】
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基于深度学习的单目标跟踪技术在诸多计算机视觉应用中取得了卓越的效果。然而,现有跟踪器在图像目标变形、遮挡、移动等场景下的应用具有局限性。本文提出一种融合注意力机制和密集网络的孪生网络离线跟踪方法(SiamADN),重点针对无人机等小目标的跟踪任务。首先,算法应用密集网络来减少消失梯度,从而加强特征转移;其次,在密集网络结构中引入通道注意力机制,增强感兴趣的关注度;引入高级角点检测网络以改进持续跟踪
【出 处】
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Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astron
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基于深度学习的单目标跟踪技术在诸多计算机视觉应用中取得了卓越的效果。然而,现有跟踪器在图像目标变形、遮挡、移动等场景下的应用具有局限性。本文提出一种融合注意力机制和密集网络的孪生网络离线跟踪方法(SiamADN),重点针对无人机等小目标的跟踪任务。首先,算法应用密集网络来减少消失梯度,从而加强特征转移;其次,在密集网络结构中引入通道注意力机制,增强感兴趣的关注度;引入高级角点检测网络以改进持续跟踪过程。在OTB-2015、UAV123,LaSOT和VOT等跟踪数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,
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课程思政将思想政治教育贯穿于教育教学的全过程,使专业课程和思政理论课形成协同效应,落实立德树人的根本任务.GIS专业课程理论与实践并重,鼓励学生学以致用、勇于实践和探索并追求科学真知.当前GIS专业课程与思政的结合较弱,适合课程思政的GIS教学案例不多,亟待挖掘GIS专业课程的思政教育资源.能源是促进经济、社会发展和提高人民生活水平的重要物质基础,能源安全是国家经济安全的重要方面.本文以我国能源领
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