基于注意力机制和孪生网络的跟踪算法研究

摘要：

提出融合卷积通道注意力机制、堆叠通道注意力机制和空间注意力机制的孪生网络跟踪器(ThrAtt-Siam)来提升跟踪性能.ThrAtt-Siam跟踪器以SiameseFC为基础,通过在低卷积层融合卷积通道注意力机制、两个特征图与两个卷积块,加强目标物体特征提取,提高跟踪器对背景特征抗干扰能力和辨别能力;在目标图像分支融合堆叠通道注意力机制与空间注意力机制,其中堆叠通道注意力机制可有效区分有用特征与无用特征,同时针对不同通道的有用特征进行提取,空间注意力机制可有效地补充目标物体特征在通道空间中的信息,能够更好地对目标进行定位.在OTB2015和VOT2017数据集上的实验结果表明,ThrAtt-Siam跟踪器对目标物体形变、低分辨率和遮挡问题都取得了较好的跟踪准确率和成功率.

关键词：特征融合、孪生网络、注意力机制、目标跟踪

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央引导地方科技发展基金202002038JC

在线出版日期：2022-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：161-168