控制与决策

作者：郭文,梁卜文,丁昕苗

单位：山东工商学院 计算机科学与技术学院,山东 烟台 264005;山东工商学院 信息与电子工程学院,山东 烟台 264005,,山东工商学院 计算机科学与技术学院,山东 烟台 264005,,山东工商学院 信息与电子工程学院,山东 烟台 264005,

关键词：无锚;注意力特征图;双注意力;孪生网络;视觉跟踪

基金：国家自然科学基金项目(62072286,61876100,61572296)；山东省研究生教育创新计划项目(SDYAL21211).

针对跟踪过程中因光照变化、快速运动及尺度变化等造成的角点定位精准度下降问题,受SiamCAR的跟踪框架启发提出一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法.首先,算法的主干网络采用ResNet-50并结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利用网络浅层特征的定位信息和深层次的语义信息,提高算法对目标特征的语义理解能力;然后,构建混合注意力模块缓解无锚跟踪器角点定位不准确问题,提高算法的跟踪准确性和定位精度;最后,在GOT10K、UAV123、LaSOT等数据集上进行广泛实验,并与当前的先进跟踪器进行比较,该算法可以较好地抵抗光照变化、快速运动及尺度变化等多种复杂因素带来的影响,同时,在多项评测指标上获得了良好的跟踪性能.

来源：2024年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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