無錨框關(guān)鍵點與注意力機(jī)制結(jié)合的自適應(yīng)孿生網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)追蹤方法

摘要： 目前孿生網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)追蹤算法在目標(biāo)候選框的生成階段計算復(fù)雜度較高，導(dǎo)致算法存在實時性較差以及在復(fù)雜場景中目標(biāo)追蹤精準(zhǔn)度較低等缺陷.針對這些問題，文中提出無錨框關(guān)鍵點與注意力機(jī)制結(jié)合的自適應(yīng)孿生網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)追蹤方法.首先，在孿生子網(wǎng)絡(luò)的主干網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計大核卷積注意力模塊，提取目標(biāo)全局特征，提升方法的精準(zhǔn)度和泛化能力.然后，設(shè)計無錨框多關(guān)鍵點模塊，學(xué)習(xí)目標(biāo)的多關(guān)鍵點，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)權(quán)重系數(shù)模... （共12頁）