結(jié)合多注意力機制的Transformer實時目標(biāo)跟蹤算法

摘要： 近年來目標(biāo)跟蹤在學(xué)術(shù)研究和實際應(yīng)用中具有巨大潛力，受到越來越多的關(guān)注并成為計算機視覺的熱點研究方向。針對現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤算法在光照變化、遮擋和快速運動復(fù)雜背景條件下跟蹤精度較低這一問題，提出一種結(jié)合多注意力機制的Transformer跟蹤算法——TrKYS。引入多注意力模塊捕捉目標(biāo)在空間和通道維度中的特征，實現(xiàn)對目標(biāo)特征上下文依賴關(guān)系的建模；通過多個不同空洞率的平行空洞卷積對特征... （共11頁）