典型文献
基于注意力机制和孪生网络的跟踪算法研究
文献摘要：
提出融合卷积通道注意力机制、堆叠通道注意力机制和空间注意力机制的孪生网络跟踪器(ThrAtt-Siam)来提升跟踪性能.ThrAtt-Siam跟踪器以SiameseFC为基础,通过在低卷积层融合卷积通道注意力机制、两个特征图与两个卷积块,加强目标物体特征提取,提高跟踪器对背景特征抗干扰能力和辨别能力;在目标图像分支融合堆叠通道注意力机制与空间注意力机制,其中堆叠通道注意力机制可有效区分有用特征与无用特征,同时针对不同通道的有用特征进行提取,空间注意力机制可有效地补充目标物体特征在通道空间中的信息,能够更好地对目标进行定位.在OTB2015和VOT2017数据集上的实验结果表明,ThrAtt-Siam跟踪器对目标物体形变、低分辨率和遮挡问题都取得了较好的跟踪准确率和成功率.
文献关键词：
特征融合;孪生网络;注意力机制;目标跟踪
中图分类号：
作者姓名：
王玲;周磊;王鹏;白燕娥
作者机构：
长春理工大学 计算机科学技术学院,长春 130022
文献出处：
引用格式：
[1]王玲;周磊;王鹏;白燕娥-.基于注意力机制和孪生网络的跟踪算法研究)[J].计算机工程与应用,2022(23):161-168
A类：
ThrAtt,SiameseFC,VOT2017
B类：
孪生网络,跟踪算法,算法研究,通道注意力机制,堆叠,空间注意力机制,跟踪器,跟踪性能,卷积层,特征图,背景特征,抗干扰能力,辨别,标图,分支融合,无用,时针,OTB2015,低分辨率,遮挡问题,特征融合,目标跟踪
AB值：
0.225273
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