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现有深度网络跟踪算法应对相似物体干扰、尺度变化、形变模糊、遮挡等问题存在挑战,为此提出一种融合多模板注意力机制的鲁棒深度网络算法.在SiamFc深度网络分支中构建通道和空间多模板注意力机制,以加强网络对目标特征的提取能力;融合浅层和深层卷积特征实现跟踪目标的精确聚焦,以克服相似物干扰问题;采用自适应回归网络学习目标采样点与目标边界之间的距离,实现目标区域的动态预测,有效应对目标尺度变化问题.另外,通过计算分类特征的APCE均值和最大值建立模板在线更新策略,实现网络自适应目标形变模糊与遮挡等问题.对OTB 100和VOT 2016等公开数据集的测试结果表明,与目前先进的SiamFc及改进方法相比,所提出算法在动态目标跟踪的准确率和成功率上均得到有效提升,具有强鲁棒性能. 相似文献
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