時(shí)空融合與判別力增強(qiáng)的孿生網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法

摘要： 孿生跟蹤器的出現(xiàn)極大提升了跟蹤任務(wù)性能。然而，當(dāng)前跟蹤器難以精準(zhǔn)描述目標(biāo)外觀變化，造成面臨遮擋和尺度變化等挑戰(zhàn)時(shí)的性能衰減。另外，雜亂背景會產(chǎn)生干擾響應(yīng)圖，誤導(dǎo)目標(biāo)定位。為此，引入2個(gè)基于Transformer的跟蹤模塊用于提高孿生跟蹤器性能。其中時(shí)空融合模塊使用交叉注意力機(jī)制的全局特征關(guān)聯(lián)，迭代累積歷史線索從而提高目標(biāo)外貌變化的魯棒性。判別力增強(qiáng)模塊關(guān)聯(lián)目標(biāo)和搜索區(qū)域的語義信... （共10頁）