基于特征感知增强的孪生跟踪OA北大核心

对于孪生网络跟踪框架,骨干网络提取特征的目标表征能力对目标跟踪性能至关重要。为了提升特征对目标的表征能力,提出一种基于特征感知增强的孪生跟踪算法。其以TrDiMP算法为基础,对ResNet-50骨干网络提取的特征采用特征感知增强模块进行增强,该模块基于自注意力对模板分支和搜索分支的特征进行自我增强,并基于交叉注意力对两个分支进行关联增强,建立模板特征和搜索特征之间的目标依赖关系,抑制与目标无关的特征干扰,进而提升特征对目标的表征能力。基于OTB100、UAV123、LaSOT、GOT-10k和VOT2018五个基准数据集的大量实验表明,与几种主流的孪生跟踪器相比,该算法取得了更优的精确度和成功率,尤其在相似性干扰、尺度变化、遮挡等复杂场景中鲁棒性更优。