時空融合與判別力增強的孿生網(wǎng)絡目標跟蹤方法

摘要： 孿生跟蹤器的出現(xiàn)極大提升了跟蹤任務性能。然而，當前跟蹤器難以精準描述目標外觀變化，造成面臨遮擋和尺度變化等挑戰(zhàn)時的性能衰減。另外，雜亂背景會產(chǎn)生干擾響應圖，誤導目標定位。為此，引入2個基于Transformer的跟蹤模塊用于提高孿生跟蹤器性能。其中時空融合模塊使用交叉注意力機制的全局特征關(guān)聯(lián)，迭代累積歷史線索從而提高目標外貌變化的魯棒性。判別力增強模塊關(guān)聯(lián)目標和搜索區(qū)域的語義信... （共10頁）