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基于注意力机制的Siamese目标跟踪算法研究
文献摘要：
为了进一步提升Siamese神经网络算法在目标跟踪领域的性能,本文对SiamMask的backbone模型基于注意力机制原理进行了重新设计.首先,对Siamese目标追踪网络的backbone网络框架进行局部修改;其次,对改进的算法与原SiamMask算法在Microsoft COCO2017数据集上进行了网络训练与验证;最后,将原SiamMask算法与改进的算法的验证集数据进行比对,以此来评价改进算法的性能.结果表明,在同等算力与数据集的条件下,基于注意力机制的backbone Siamese目标跟踪算法比SiamMask在IOU值上有2个百分点左右的性能提升.
文献关键词：
Siamese;IOU;Microsoft COCO2017;backbone
中图分类号：
作者姓名：
张军;刘先禄;张宇山
作者机构：
安徽理工大学人工智能学院,安徽省淮南市泰丰大街168号 232001;安徽理工大学机械工程学院,安徽省淮南市泰丰大街168号 232001
文献出处：
引用格式：
[1]张军;刘先禄;张宇山-.基于注意力机制的Siamese目标跟踪算法研究)[J].河北水利电力学院学报,2022(01):1-8
A类：
B类：
注意力机制,Siamese,目标跟踪算法,算法研究,神经网络算法,SiamMask,backbone,重新设计,目标追踪,网络框架,Microsoft,COCO2017,网络训练,验证集,评价改进,改进算法,算力,IOU,百分点,性能提升
AB值：
0.345183
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