公开(公告)号：CN119478616B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510059022.3

申请日：2025-01-15

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 王军 ,  孙磊 ,  王员云 ,  罗书红 ,  安卓

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于双路径注意力和通道特征优化的目标跟踪方法与系统，该方法包括通过高效自注意力分支过滤掉查询键匹配分数低的交互，减少不相关信息的影响；通过全面自注意力分支考虑所有查询键对以获得注意力分数，以确保网络中必要的信息流动；利用通道聚合能力，减少特征表示中的冗余信息；两种注意力通过可以自适应调节的权重将特征融合到一起，将融合后的特征送入通道特征优化模块，进一步增强特征表示，减少计算冗余；本发明通过充分结合高效自注意力和全面自注意力的优点构建基于Transformer的特征融合网络，通过自适应调节分支的输出实现特征聚合，更好聚焦于重要的特征并忽略不相关的信息，减轻计算负担。

公开(公告)号：CN119478616A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510059022.3

申请日：2025-01-15

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 王军 ,  孙磊 ,  王员云 ,  罗书红 ,  安卓

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于双路径注意力和通道特征优化的目标跟踪方法与系统，该方法包括通过高效自注意力分支过滤掉查询键匹配分数低的交互，减少不相关信息的影响；通过全面自注意力分支考虑所有查询键对以获得注意力分数，以确保网络中必要的信息流动；利用通道聚合能力，减少特征表示中的冗余信息；两种注意力通过可以自适应调节的权重将特征融合到一起，将融合后的特征送入通道特征优化模块，进一步增强特征表示，减少计算冗余；本发明通过充分结合高效自注意力和全面自注意力的优点构建基于Transformer的特征融合网络，通过自适应调节分支的输出实现特征聚合，更好聚焦于重要的特征并忽略不相关的信息，减轻计算负担。