目标跟踪特征增强记忆唤醒网络

作者：苏宏阳; 毛琳^*; 杨大伟

来源：大连民族大学学报, 2023, 25(01): 34-46.

DOI：10.13744/j.cnki.cn21-1431/g4.2023.01.012

• 目标跟踪
• 目标遮挡
• 特征增强
• 记忆唤醒

针对目前目标跟踪算法大多采用模板匹配的方式，面对目标消失、遮挡、形变等情况会造成准确度下降的问题，提出一种基于特征增强的记忆唤醒目标跟踪算法。通过计算记忆帧和跟踪帧的相似性矩阵，将相似性矩阵作为权重对记忆帧进行特征检索，预测下一帧目标的位置；同时对跟踪帧进行记忆唤醒操作，着重学习跟踪目标局部特征，对后续检测、分类和跟踪具有指导性。该算法能有效改善跟踪漂移的问题，在Got-10k数据集上的实验结果表明，与目标跟踪算法时空记忆网络(STMTrack)相比，mAO值提高1.6%,适用于视频监控和无人车等场景。

• 单位
  大连民族大学; 机电工程学院