强激光与粒子束

作者：冯文亮, 孟凡宝, 余川, 游安清,

关键词：孪生网络, 单目标跟踪, 注意力机制, 特征响应, 融合,

针对孪生全卷积网络的单目标跟踪算法因无法提取到目标的高层语义特征和无法一次性集中关注并学习到目标的通道、空间及坐标特征导致在复杂场景下面临目标形变、姿态变化及背景干扰等挑战时，出现跟踪性能下降以及跟踪失败的问题，提出了一种基于多重注意力机制与响应融合的孪生网络单目标跟踪算法用来解决这一问题。在该算法中设计了小卷积核与跳层连接特征融合的深层骨干特征提取网络、改进型注意力机制及卷积互相关后的响应融合运算这3个模块用来提升该算法的跟踪性能，并通过消融实验验证了这3个模块的有效性。最后，经在OTB100基准数据集上测试，跟踪精确度达到了0.825，跟踪成功率达到了0.618。同时与其他先进算法进行对比，结果表明该算法不仅可以有效应对复杂场景下目标跟踪算法性能下降的问题，还可以在保证跟踪速度的前提下，进一步提高跟踪的精度。

来源：2024年第8期

《强激光与粒子束》期刊编辑部

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