融合残差连接与通道注意力机制的Siamese目标跟踪算法

针对Siamese跟踪算法在目标形变、相似物体干扰等复杂情况下容易跟踪漂移或丢失的问题,提出一种融合残差连接与通道注意力机制的目标跟踪算法.首先,通过残差连接将模板分支网络提取的浅层结构特征与深层语义特征进行有效的融合,以提高模型的表征能力;其次,引入通道注意力模块,使模型自适应地对不同语义目标特征通道加权,以提高模型...     

一种基于深度学习目标检测的长时目标跟踪算法

针对长时目标跟踪所面临的目标被遮挡、出视野等常常会导致跟踪漂移或丢失的问题,基于MDNet提出一种深度长时目标跟踪算法(long-term object tracking based on MDNet, LT-MDNet)。首先,引入了一种改进的收缩损失函数,以解决模型训练时正负样本不均衡的问题;其次,设计了一种高置信度保留样本池,对在线跟踪时的每一帧的有效并且置信度最高结果进行保留,并在池满时替换最低置信度的保留样本;最后,在模型检测到跟踪失败或连续跟踪帧数达到特定阈值时,利用保留样本池进行在线训练更新模型,从而使模型在应对长时跟踪时保持鲁棒和高效。实验结果表明,LT-MDNet在跟踪精度和成功率上都展现了极强的竞争力,并且在目标被遮挡、出视野等情况下保持了优越的跟踪性能和可靠性。