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基于特征融合和注意力机制的目标分割跟踪算法
文献摘要：
在当前的目标跟踪领域,现有的基于分割的算法没有充分利用目标的长距离依赖信息和各个特征层的不同特性,前背景判别能力不强,对目标的多尺度估计不足.针对此问题,提出了自适应特征融合模块和混合域注意力模块,以提高网络对目标的多尺度估计能力和对目标的前背景辨别能力,并将其集成到当前基于视频分割的算法中,提出了一种新的目标跟踪算法,在各大公开数据集上的实验结果证明其达到了领先水平.
文献关键词：
目标跟踪;深度学习;特征融合;注意力机制;分割算法
中图分类号：
作者姓名：
王诗言;张青松;雷国芳;张江山
作者机构：
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]王诗言;张青松;雷国芳;张江山-.基于特征融合和注意力机制的目标分割跟踪算法)[J].电讯技术,2022(07):910-914
A类：
B类：
注意力机制,目标分割,长距离依赖,背景判别,多尺度估计,估计不足,自适应特征融合,特征融合模块,混合域,注意力模块,辨别,视频分割,目标跟踪算法,大公,公开数据集,领先水平,分割算法
AB值：
0.4258
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