典型文献
基于高效注意力和上下文感知的目标跟踪算法
文献摘要：
基于匹配思想的孪生网络算法缺乏对目标的整体性感知,容易出现对目标状态估计不够精准和在复杂环境中跟丢的现象.为此,在孪生网络的基础上设计了 2个轻量级的模块来实现更精准、更鲁棒的目标跟踪.在提取特征的主干网络之后,嵌入一个高效通道注意力模块,实现高效提取目标特征并增强差异化表示,使网络更注重于目标信息;模板匹配之后的特征通过一个局部上下文感知模块,增强网络对目标的整体感知,以应对跟踪过程中复杂多变的环境;采用Anchor-free的状态估计策略实现对目标的精准估计.实验结果表明:所提算法SiamCC在数据集OTB100、VOT2016和VOT2018上的测试结果均好于DaSiamRPN、ATOM等算法,并且跟踪速度达到了 85帧/s.
文献关键词：
机器视觉;目标跟踪;孪生网络;通道注意力;上下文感知
中图分类号：
作者姓名：
柏罗;张宏立;王聪
作者机构：
新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830047
文献出处：
引用格式：
[1]柏罗;张宏立;王聪-.基于高效注意力和上下文感知的目标跟踪算法)[J].北京航空航天大学学报,2022(07):1222-1232
A类：
SiamCC,DaSiamRPN
B类：
上下文感知,目标跟踪算法,孪生网络,网络算法,目标状态估计,复杂环境,轻量级,提取特征,主干网络,高效通道注意力模块,高效提取,目标特征,目标信息,模板匹配,局部上下文,感知模块,整体感知,Anchor,free,估计策略,精准估计,OTB100,VOT2016,VOT2018,ATOM,机器视觉
AB值：
0.386281
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