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融合時空信息的端對端目標跟蹤算法
陳凱峰; 梁鑒如 上海工程技術大學電子電氣工程學院; 上海201620
關鍵詞：dcf濾波器 光流信息 時空注意力機制 端對端
摘要：視覺目標跟蹤是計算機視覺領域的一個基本問題.目前,采用深度卷積方法的相關濾波器(DCF)在目標跟蹤領域取得了優(yōu)秀的成果.然而,大多數現有的跟蹤器僅考慮當前幀的外觀特征,幾乎不考慮目標運動和幀間信息,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,特征提取和相關濾波表示為深度學習網絡中的相關特殊層,從而能夠進行端對端深度學習網絡的訓練.然后,提出了一種全新的時空注意力機制,通過時空注意力機制的加權,將預定間隔的歷史特征圖相融合并與當前的特征圖進行自適應聚合.最后,在公共數據進行了大量實驗,得到了滿意的結果.
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