【摘 要】
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在视频目标检测任务中，检测精度受到多重因素影响，包括检测对象随时间的外观变化、视频文件的抖动、散焦导致单帧图像的模糊、重影等，为提高视频文件的目标检测精度、改善目标边缘检测模糊的问题，提出一种改进的端到端的视频目标检测网络。一方面，通过引入稀疏注意力机制使目标前景更加聚焦，减少注意力分散和背景干扰，提升边缘检测的精准度；另一方面，引入时间融合查询模块，利用具有更多信息的浅层编码器链接参考帧的时间查
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在视频目标检测任务中，检测精度受到多重因素影响，包括检测对象随时间的外观变化、视频文件的抖动、散焦导致单帧图像的模糊、重影等，为提高视频文件的目标检测精度、改善目标边缘检测模糊的问题，提出一种改进的端到端的视频目标检测网络。一方面，通过引入稀疏注意力机制使目标前景更加聚焦，减少注意力分散和背景干扰，提升边缘检测的精准度；另一方面，引入时间融合查询模块，利用具有更多信息的浅层编码器链接参考帧的时间查询，实现跨时间上下文的特征融合和目标帧的特征增强。此外，通过利用远近距离稀疏的选取参考帧来补充目标的运动模糊，同时减少冗余。在ImageNet VID和UA-DETRAC这两个数据集上分别对模型进行评估，准确率可达到92.3%和90.9%。实验结果表明，所提模型在视频目标检测任务上效果更好，综合性能较其他先进网络有所提升。
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