典型文献
基于原型注意力的多域网络目标跟踪方法
文献摘要：
为了解决预训练集和跟踪视频的域不一致性导致跟踪模型判别能力不足的问题,提出了一种基于原型注意力的多域网络目标跟踪方法.以实时多域网络目标跟踪方法为研究对象,在训练过程中引入原型网络提取注意力特征.基于支撑集正负样本得到目标与背景的域特定原型注意力,将其与待跟踪视频的特征图进行逐通道自适应融合,使得模型在大型数据集上得到判别力更强的目标表示,从而增强跟踪算法的性能.在OTB100和TrackingNet两个基准数据集上的实验结果表明,提出方法的精度和成功率优于现有的代表性跟踪方法.
文献关键词：
原型网络;注意力机制;目标跟踪;元学习
中图分类号：
作者姓名：
刘满;胡磊;宁纪锋;刘扬
作者机构：
西北农林科技大学 信息工程学院,陕西 杨凌 712100
文献出处：
引用格式：
[1]刘满;胡磊;宁纪锋;刘扬-.基于原型注意力的多域网络目标跟踪方法)[J].计算机工程与应用,2022(20):206-211
A类：
B类：
基于原型,多域,目标跟踪,跟踪方法,预训练,训练集,不一致性,训练过程,入原,原型网络,支撑集,正负样本,特征图,通道自适应,自适应融合,上得,强跟踪,跟踪算法,OTB100,TrackingNet,基准数据集,注意力机制,元学习
AB值：
0.471794
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