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基于tr-PCBAMSiam的小目标跟踪算法
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作者 苏冲 雷斌 +2 位作者 蒋林 汪杰 李港 《农业装备与车辆工程》 2024年第1期145-150,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 目标跟踪 聚合残差连接 transformer互相关 孪生网络 特征融合
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