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公开(公告)号：CN115375732A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210992655.6
申请日：2022-08-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于模块迁移的无监督目标跟踪方法及系统。该方法包括在网络第一个卷积层与第二个卷积层之间添加在有监督网络中已经训练好的通道注意力层；在通道注意力层后添加元迁移学习网络层；以及进行回溯训练。本发明通过元迁移学习机制来在线更新被迁移通道注意力模块的参数，以此让无监督网络具专注被跟踪目标显著性区域。与传统异构无监督学习相比，本发明不仅涉及分类与回归这两种异构任务的迁移，而且涉及图像处理任务到视频处理任务间的跨越，实现一个图像域到多个视频帧域之间的域自适应。同时，本发明可在保证迁移性能的前提下降低迁移运算复杂度，有效提升无监督目标跟踪在复杂场景下的跟踪精度。
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