基于增强语义与多注意力机制学习的深度相关跟踪

作者：周双双; 宋慧慧; 张开华; 樊佳庆

来源：计算机工程, 2020, 46(02): 279-285.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0053954

• 增强语义
• 注意力机制
• 相关滤波
• 傅里叶域计算
• 目标跟踪

在基准可判别相关滤波器网络(DCFNet)目标跟踪过程中,遮挡和运动模糊情况会导致目标发生漂移。针对该问题,结合增强语义与多注意力机制深度学习,设计一种端到端的相关滤波器网络RACFNet。由EDNet网络得到高级语义信息弥补单独低级特征表示的不足,同时加入通道和空间残差注意力机制,使网络能够对不同的跟踪对象提取出更具针对性的表观信息。在此基础上,通过添加相关滤波层并输出响应图最大值推测目标位置。在OTB-2013和OTB-2015基准测试集上的实验结果表明,RACFNet跟踪速度平均可达92帧/s,跟踪成功率较DCFNet分别提高8.20%和10.69%。

• 单位
  自动化学院; 南京信息工程大学