【摘 要】
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为了解决在目标跟踪过程中对目标跟踪不准确,导致目标跟踪丢失或漂移等情况。本文在此基础上提出基于孪生网络与注意力机制相结合的目标跟踪方法。将网络架构有原有的AlexNet网络更改为经过修改的ResNet50网络,并在网络结构中加入卷积模块注意力。该注意力机制从通道和空间两个维度计算特征图和注意力图。最后,在OTB100上对算法进行了评估,准确率比原算法有所提高。
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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哈尔滨师范大学博士启动基金(XKB201906).
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为了解决在目标跟踪过程中对目标跟踪不准确,导致目标跟踪丢失或漂移等情况。本文在此基础上提出基于孪生网络与注意力机制相结合的目标跟踪方法。将网络架构有原有的AlexNet网络更改为经过修改的ResNet50网络,并在网络结构中加入卷积模块注意力。该注意力机制从通道和空间两个维度计算特征图和注意力图。最后,在OTB100上对算法进行了评估,准确率比原算法有所提高。
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