【摘 要】
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针对目标跟踪算法在运动目标中存在的背景干扰和鲁棒性问题,提出一种基于Siamese RPN++改进的非对称残差注意网络算法.通过在模板分支对应的网络中添加非对称残差注意力结构,从而提取出采样图像的共同特征,形成较为稳定的目标轮廓,解决了目标运动背景发生变化的问题;采用自适应权值更新的方法融合不同区域候选网络模块输出的特征,得到更为鲁棒性的尺度变化特征表达,解决了目标形变的问题.实验结果表明:提出的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871278),四川省科技计划项目(2019YFH0034)。
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针对目标跟踪算法在运动目标中存在的背景干扰和鲁棒性问题,提出一种基于Siamese RPN++改进的非对称残差注意网络算法.通过在模板分支对应的网络中添加非对称残差注意力结构,从而提取出采样图像的共同特征,形成较为稳定的目标轮廓,解决了目标运动背景发生变化的问题;采用自适应权值更新的方法融合不同区域候选网络模块输出的特征,得到更为鲁棒性的尺度变化特征表达,解决了目标形变的问题.实验结果表明:提出的改进算法在具有挑战的跟踪测试视频上取得了良好的跟踪精度,且具有较好的鲁棒性,能够较好地应对运动背景变化、
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