融合轻量级注意力机制的单目标跟踪算法研究

本文针对复杂跟踪场景设计了一种融合轻量级注意力机制的单目标跟踪算法(IAMTransT),经过大量的实验表明,IAMTransT能够显著地提升跟踪器的性能,在OTB100数据集上,成功率达到了67.2%,精确度上达到了88.7%,比基准算法TransT提升了1%的成功率和0.7%的跟踪精度,在UAV123数据集上,成功率达到了63.0%,精确度上达到了83.0%,比基准算法TransT提升了0.6%的成功率和0.7%的跟踪精度。通过在多个目标跟踪数据集上与近几年的视觉跟踪算法进行比较,本文算法在成功率和精度上具备一定优势,所设计的算法取得了更优的目标跟踪性能。