典型文献
基于注意力机制的无锚点跟踪算法
文献摘要：
为解决在目标出现大尺度形态变化和物体遮挡等复杂场景下的跟踪精度问题,基于孪生网络的视觉跟踪算法设计一种基于注意力和无锚点的孪生视觉跟踪网络.该网络在孪生跟踪算法基础上,融合多层的特征图信息,引入基于注意力机制的变换网络方法,与传统相关操作结合完成特征匹配,基于无锚点方式进行回归,完成对目标中心位置和边界框的预测.将该算法在多个目标跟踪数据集上与主流的孪生网络视觉跟踪算法进行比较,其中在UAV123数据集中,相比于HiFT模型,成功率提高2.3％,精度提高1.1％;相比于Siam CAR模型,精度提高3.8％.说明该算法在准确性和鲁棒性上具备一定优势,在物体遮挡、目标快速移动和复杂场景中有较好表现.
文献关键词：
目标跟踪;孪生网络;注意力机制;无锚点;变换网络
中图分类号：
作者姓名：
陶祥明
作者机构：
北方工业大学电气与控制工程学院,北京100144
文献出处：
引用格式：
[1]陶祥明-.基于注意力机制的无锚点跟踪算法)[J].软件导刊,2022(10):91-96
A类：
HiFT
B类：
注意力机制,无锚点,跟踪算法,标出,大尺度,形态变化,遮挡,复杂场景,跟踪精度,精度问题,孪生网络,视觉跟踪,算法设计,特征图,图信息,变换网络,特征匹配,中心位置,边界框,目标跟踪数据集,UAV123,Siam,CAR,快速移动
AB值：
0.361281
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