典型文献
结合随机掩膜与特征融合的孪生网络目标跟踪
文献摘要：
针对全卷积孪生神经网络在尺度变化、变形、背景相似等情况容易出现跟踪失败的问题,提出了一种结合随机掩膜与特征融合的孪生网络目标跟踪算法.主干网络使用特征提取能力更强的VGGNet网络代替AlexNet网络,添加随机软掩膜来模拟复杂环境;在模板图像添加3分支注意力机制模块,将主干网络的第4-1层和5-1层进行特征融合;使用大规模数据对网络进行端到端训练.在5个公开测试集的实验表明,该算法在尺度变化、变形、背景相似等复杂环境下仍具有良好的跟踪性能,并且在NVIDIA RTX2070S上跟踪速度达到54FPS,满足实时性要求.
文献关键词：
目标跟踪;孪生网络;软掩膜;注意力机制;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
马永杰;陈宏;谢艺蓉;徐小冬;张茹
作者机构：
西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]马永杰;陈宏;谢艺蓉;徐小冬;张茹-.结合随机掩膜与特征融合的孪生网络目标跟踪)[J].西北师范大学学报（自然科学版）,2022(03):43-52
A类：
卷积孪生神经网络,软掩膜,RTX2070S,54FPS
B类：
特征融合,孪生网络,全卷积,尺度变化,目标跟踪算法,主干网络,网络使用,使用特征,特征提取能力,VGGNet,AlexNet,复杂环境,板图,注意力机制模块,层进,大规模数据,端到端训练,测试集,跟踪性能,NVIDIA
AB值：
0.291587
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