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摘要
为了解决Siam FC在目标快速移动、背景与前景相似、光照强烈等复杂场景下鲁棒性低的问题,提出了一种新的基于语义和外观双分支孪生网络的跟踪方法 SA-Siam++,包括通过沙漏-通道注意力机制提取语义信息的语义分支和通过Siam FC提取外观信息的外观分支.此外,将Alex Net网络更换为经过改进的VGG-16网络能显著增加特征提取能力.在OTB-2013、OTB-2015、UAV123和VOT2018等目标跟踪标准数据集上进行了实验.实验结果表明,所提算法获得的测试结果相比现有主流算法有较大提高,平均帧率为49帧/s,满足实时性要求.
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