【摘 要】
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为了解决全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题,提出了一种双重注意力机制孪生网络(DASiam)去调整网络模
【机 构】
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江苏省大数据分析技术重点实验室（南京信息工程大学）,大气环境与装备技术协同创新中心（南京信息工程大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61872189,61876088);江苏省自然科学基金资助项目(BK20170040);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX19_0311)~~
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为了解决全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题,提出了一种双重注意力机制孪生网络(DASiam)去调整网络模型并且不需要在线更新。首先,主干网络使用修改后表达能力更强的并适用于目标跟踪任务的VGG网络;然后,在网络的中间层加入一个新的双重注意力机制去动态地提取特征,这种机制由通道注意机制和空间注意机制组成,分别对特征图的通道维度和空间维度进行变换得到双重注意特征图;最后,通过融合两个注意机制的特征图进一步提升模型的表征能力。在三个具有挑战
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