典型文献
结合注意力与特征融合网络调制的视觉跟踪算法
文献摘要：
针对现有网络调制类的跟踪算法忽略高阶特征信息从而在应对大尺度变化、物体形变时易发生漂移的现象,提出了一种结合注意力与特征融合网络调制的目标跟踪算法.首先,将一个高效的选择核注意力模块嵌入在特征提取的主干网络中,使网络更关注于对目标特征信息的提取;其次,对提取的特征采用多尺度交互网络充分挖掘层内多尺度信息,并且融合高阶特征信息来提升对目标的表征能力,以适应跟踪过程中复杂多变的环境;最后,通过金字塔调制网络引导测试分支学习最优交并比预测,实现对目标的精确估计.实验结果表明,在VOT2018、OTB100、GOT10k、TrackingNet和LaSOT视觉跟踪基准上,相比其他算法,所提算法在跟踪精度和成功率上展现了较强的竞争力.
文献关键词：
图像处理;目标跟踪;特征提取;注意力机制;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
许克应;束平;鲍华
作者机构：
安徽大学电气工程与自动化学院,安徽合肥230601
文献出处：
引用格式：
[1]许克应;束平;鲍华-.结合注意力与特征融合网络调制的视觉跟踪算法)[J].激光与光电子学进展,2022(12):150-161
A类：
GOT10k
B类：
特征融合网络,视觉跟踪,特征信息,大尺度,尺度变化,漂移,目标跟踪算法,注意力模块,主干网络,目标特征,多尺度交互,交互网络,多尺度信息,表征能力,金字塔,网络引导,引导测试,交并比,精确估计,VOT2018,OTB100,TrackingNet,LaSOT,跟踪精度,注意力机制
AB值：
0.413568
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