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基于孪生网络与注意力机制的目标跟踪方法
被引量:
3
1
作者
周迪雅
段喜萍
《信息通信》
2019年第12期61-63,共3页
为了解决在目标跟踪过程中对目标跟踪不准确,导致目标跟踪丢失或漂移等情况。本文在此基础上提出基于孪生网络与注意力机制相结合的目标跟踪方法。将网络架构有原有的AlexNet网络更改为经过修改的ResNet50网络,并在网络结构中加入卷积...
为了解决在目标跟踪过程中对目标跟踪不准确,导致目标跟踪丢失或漂移等情况。本文在此基础上提出基于孪生网络与注意力机制相结合的目标跟踪方法。将网络架构有原有的AlexNet网络更改为经过修改的ResNet50网络,并在网络结构中加入卷积模块注意力。该注意力机制从通道和空间两个维度计算特征图和注意力图。最后,在OTB100上对算法进行了评估,准确率比原算法有所提高。
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关键词
目标跟踪
孪生网络
注意力机制
otb100
深度残差网络
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职称材料
题名
基于孪生网络与注意力机制的目标跟踪方法
被引量:
3
1
作者
周迪雅
段喜萍
机构
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
出处
《信息通信》
2019年第12期61-63,共3页
基金
哈尔滨师范大学博士启动基金(XKB201906).
文摘
为了解决在目标跟踪过程中对目标跟踪不准确,导致目标跟踪丢失或漂移等情况。本文在此基础上提出基于孪生网络与注意力机制相结合的目标跟踪方法。将网络架构有原有的AlexNet网络更改为经过修改的ResNet50网络,并在网络结构中加入卷积模块注意力。该注意力机制从通道和空间两个维度计算特征图和注意力图。最后,在OTB100上对算法进行了评估,准确率比原算法有所提高。
关键词
目标跟踪
孪生网络
注意力机制
otb100
深度残差网络
Keywords
Target tracking
Siamese network
attention mechanism
otb100
Deep residual network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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1
基于孪生网络与注意力机制的目标跟踪方法
周迪雅
段喜萍
《信息通信》
2019
3
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