融合时空特性的孪生网络视觉跟踪

针对现有跟踪算法处理快速运动和相似目标干扰挑战时精度欠佳的问题,提出一种基于时空注意力机制的孪生网络跟踪算法。设计时间注意力模块,利用视频初始帧作为参考,依照多幅历史参考帧的贡献程度,自适应地为其赋予权重并进行融合,构建时效性较强的多帧融合模板;结合空间注意力模块,通过非局部操作增强算法对跟踪图像的整体感知能力,进而提升算法的判别能力;在网络训练阶段,利用Focal Loss函数训练网络,以平衡正负样本的比例,提高算法判别困难样本的能力。仿真实验采用标准数据集OTB2015和VOT2016测试算法性能,并与近年来的12种优秀算法即ECO算法、DSST算法、HDT算法、CFNet算法、KCF算法、SRDCF算法、SiamFC算法、DCFNet算法、MEEM算法、SiamVGG算法、BACF算法、ANT算法进行对比。结果表明,融合时空特性的孪生网络跟踪算法可以很好地应对快速运动和相似目标干扰挑战,并有效提升基准算法的性能。     

空洞可分离卷积和注意力机制的实时语义分割

目的 为满足语义分割算法准确度和实时性的要求,提出了一种基于空洞可分离卷积模块和注意力机制的实时语义分割方法。方法 将深度可分离卷积与不同空洞率的空洞卷积相结合,设计了一个空洞可分离卷积模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征;在网络输出端加入了通道注意力模块和空间注意力模块,增强对特征的通道信息和空间信息的表达并与原始特征融合,以进一步提高特征的表达能力;将融合的特征上采样到原图大小,预测像素类别,实现语义分割。结果 在Cityscapes数据集和CamVid数据集上进行了实验验证,分别取得70.4%和67.8%的分割精度,速度达到71帧/s,而模型参数量仅为0.66 M。在不影响速度的情况下,分割精度比原始方法分别提高了1.2%和1.2%,验证了该方法的有效性。同时,与近年来的实时语义分割方法相比也表现出一定优势。结论 本文方法采用空洞可分离卷积模块和注意力模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征,且在保证实时分割的情况下提升分割精度,在准确度和实时性之间达到了有效的平衡。