基于注意力机制和不对称卷积的目标跟踪算法

一般孪生网络跟踪算法中目标模板不会更新，模板分支与搜索分支在计算时相互独立，无法进行鲁棒跟踪，使用深度互相关来融合两分支的特征有着容易被干扰物欺骗、激活通道数少、对目标边界的分辨能力较弱，且不能充分受益于大规模的离线训练，为此提出一种基于注意力机制和不对称卷积的目标跟踪算法。设计增强注意力网络增强和传递分支信息。采用不对称卷积来代替深度互相关，使用有效的参数学习如何更好地互相关。所提算法在OTB100、LaSOT、VOT2019上做了对比实验，实验结果表明，所提算法表现较好，性能优于现有的多个先进跟踪器。