基于tr-PCBAMSiam的小目标跟踪算法

作者：苏冲; 雷斌; 蒋林; 汪杰; 李港

来源：农业装备与车辆工程, 2024, 62(01): 145-150.

DOI：10.3969/j.issn.1673-3142.2024.01.028

• 目标跟踪
• 聚合残差连接
• transformer互相关
• 孪生网络
• 特征融合

无人机在目标跟踪过程中，存在分辨率低、运动模糊、目标遮挡、目标密集、相似目标干扰等问题，导致算法跟踪精度下降。针对这一问题，在SiamRPN的基础上提出tr-PCBAMSiam，即一种基于混合注意力的聚合残差连接、transformer互相关运算以及基于无锚框的区域回归网络的目标跟踪算法。将该算法与其他目标跟踪算法在OTB100数据集上进行对比，在精度和成功率方面，与SiamRPN算法相比分别有6.9%和8%的提升；在LaTOT数据集上与SiamRPN相比，精度和成功率分别有13.1%和8.5%的提升。