典型文献
融合注意力机制的单步双分支多目标跟踪算法
文献摘要：
为提高多目标跟踪的实时性、解决形变和遮挡后的身份切换问题,提出一种融合改进的通道注意力机制的单步双分支多目标跟踪算法.以深度聚合网络为框架,通过改进通道注意力机制,充分利用多层次特征并考虑特征通道依赖关系;联合训练目标检测分支与重识别分支,增强检测鲁棒性和模型抗遮挡能力;利用外观、运动以及IOU信息进行数据关联.实验结果表明,使用该算法有效缓解了多目标跟踪遇到的目标形变和遮挡问题带来的影响,性能和效率得到大幅提升.
文献关键词：
注意力机制;多目标跟踪;深度聚合;卡尔曼滤波;匈牙利算法
中图分类号：
作者姓名：
张红艳;黄宏博;何嘉玉;刘亚辉;李颖
作者机构：
北京信息科技大学 计算机学院,北京 100101;北京信息科技大学 计算智能研究所,北京 100192;北京信息科技大学 信息管理学院,北京 100192
文献出处：
引用格式：
[1]张红艳;黄宏博;何嘉玉;刘亚辉;李颖-.融合注意力机制的单步双分支多目标跟踪算法)[J].计算机工程与设计,2022(11):3085-3092
A类：
B类：
单步,双分支,多目标跟踪算法,身份切换,通道注意力机制,深度聚合,聚合网络,多层次特征,依赖关系,联合训练,目标检测,重识别,抗遮挡,IOU,数据关联,遮挡问题,卡尔曼滤波,匈牙利算法
AB值：
0.292884
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