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融合時空信息的端對端目標(biāo)跟蹤算法
關(guān)鍵詞：dcf濾波器 光流信息 時空注意力機(jī)制 端對端
摘要：視覺目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個基本問題.目前,采用深度卷積方法的相關(guān)濾波器(DCF)在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域取得了優(yōu)秀的成果.然而,大多數(shù)現(xiàn)有的跟蹤器僅考慮當(dāng)前幀的外觀特征,幾乎不考慮目標(biāo)運動和幀間信息,不能很好地解決諸如遮擋、陰影和變形等問題.因此,我們將利用連續(xù)幀中豐富的運動信息來提高跟蹤性能.首先,我們將光流信息,特征提取和相關(guān)濾波表示為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)特殊層,從而能夠進(jìn)行端對端深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練.然后,提出了一種全新的時空注意力機(jī)制,通過時空注意力機(jī)制的加權(quán),將預(yù)定間隔的歷史特征圖相融合并與當(dāng)前的特征圖進(jìn)行自適應(yīng)聚合.最后,在公共數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量實驗,得到了滿意的結(jié)果.
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