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面向注意力增强和特征选择的多目标跟踪算法
文献摘要：
一阶段的多目标跟踪算法具有速度快的优势,但存在目标检测质量低、身份标识号(ID)切换次数过于频繁的问题.为此,提出一种基于注意力增强和特征选择的多目标跟踪算法.通过增加平行重识别(Re-ID)分支完成特征提取任务;通过设计空间注意力和通道注意力机制的方式降低特征图的噪声,提升特征图的质量;通过加入特征选择模块,提取检测特征图和Re-ID特征图.经测试集验证,该方法在提升精确度、降低ID切换次数方面均取得了进展,提出的注意力增强和特征选择的方法可以明显提升目标跟踪效果.
文献关键词：
目标跟踪;目标检测;注意力增强;特征选择
中图分类号：
作者姓名：
殷向阳;李树辉;陈禹铭;文峰
作者机构：
沈阳理工大学 信息科学与工程学院,沈阳110159
文献出处：
引用格式：
[1]殷向阳;李树辉;陈禹铭;文峰-.面向注意力增强和特征选择的多目标跟踪算法)[J].沈阳理工大学学报,2022(04):26-31
A类：
B类：
注意力增强,特征选择,多目标跟踪算法,目标检测,检测质量,身份标识,标识号,ID,重识别,Re,设计空间,空间注意力,通道注意力机制,特征图,提取检测,检测特征,测试集,提升目标
AB值：
0.285923
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