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CNN-Transformer特征融合多目标跟踪算法OACSTPCD

Multi-Object Tracking Algorithm Based on CNN-Transformer Feature Fusion

中文摘要英文摘要

在卷积神经网络(CNN)中,卷积运算能高效地提取目标的局部特征,却难以捕获全局表示;而在视觉Transformer中,注意力机制可以捕获长距离的特征依赖,但会忽略局部特征细节.针对以上问题,提出一种基于CNN-Transformer双分支主干网络进行特征提取和融合的多目标跟踪算法CTMOT(CNN-transformer multi-object tracking).使用基于CNN和Transformer双分支并行的主干网络分别提取图像的局部和全…查看全部>>

In convolutional neural network(CNN),convolution can efficiently extract local features of the object,but it is difficult to capture global representation;in the visual Transformer,the attention mechanism can capture long-distance fea-ture dependency,but will ignore local feature details.To solve the above problems,a multi-object tracking algorithm CTMOT(CNN transformer multi-object tracking)based on CNN-Transformer hybrid network for feature extraction and …查看全部>>

张英俊;白小辉;谢斌红

太原科技大学 计算机科学与技术学院,太原 030024太原科技大学 计算机科学与技术学院,太原 030024太原科技大学 计算机科学与技术学院,太原 030024

计算机与自动化

多目标跟踪Transformer特征融合

multi-object trackingTransformerfeature fusion

《计算机工程与应用》 2024 (2)

180-190,11

山西省基础研究计划项目(20210302123216)吕梁市引进高层次科技人才重点研发项目(2022RC08).

10.3778/j.issn.1002-8331.2211-0028

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