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公开(公告)号：CN111291679B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202010081733.8
申请日：2020-02-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 一种基于孪生网络的目标特定响应注意力目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术。针对原有的基于孪生网络的目标跟踪方法对目标快速运动、遮挡、旋转、背景杂乱等复杂跟踪场景不够鲁棒的缺点，提出一种基于孪生网络的目标特定响应注意力目标跟踪方法，提出的目标响应注意力模块有效弱化跟踪过程中噪声信息对于跟踪性能的影响，同时强化对目标对象外观变化具有判别性的特征信息，使得孪生网络产生的比较好的目标响应图，使用该目标响应图进行目标位置预测，从而实现更鲁棒的跟踪性能。包含五个主要部分：CNN特征提取；逐通道互相关生成响应图；利用注意力网络产生权重，对各通道响应图加权；最终响应图上确定目标位置，以及所提出模型的训练方法。
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公开(公告)号：CN111291679A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010081733.8
申请日：2020-02-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于孪生网络的目标特定响应注意力目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术。针对原有的基于孪生网络的目标跟踪方法对目标快速运动、遮挡、旋转、背景杂乱等复杂跟踪场景不够鲁棒的缺点，提出一种基于孪生网络的目标特定响应注意力目标跟踪方法，提出的目标响应注意力模块有效弱化跟踪过程中噪声信息对于跟踪性能的影响，同时强化对目标对象外观变化具有判别性的特征信息，使得孪生网络产生的比较好的目标响应图，使用该目标响应图进行目标位置预测，从而实现更鲁棒的跟踪性能。包含五个主要部分：CNN特征提取；逐通道互相关生成响应图；利用注意力网络产生权重，对各通道响应图加权；最终响应图上确定目标位置，以及所提出模型的训练方法。
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公开(公告)号：CN112132866A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011000090.6
申请日：2020-09-22
Applicant: 厦门大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种目标对象跟踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：接收目标跟踪请求；响应于所标跟踪请求，对初始模板、当前累积模板和待跟踪图像对应的待跟踪区域分别进行特征提取，对应得到初始特征嵌入、当前累积特征嵌入和待跟踪特征嵌入；对模板聚合特征嵌入和特征提取得到的待跟踪特征嵌入进行互相关处理，得到每一子区域与目标对象之间的相似度；根据所述相似度，在至少两个子区域中确定所述目标跟踪请求的跟踪结果，并输出所述跟踪结果。通过本申请实施例，能够在比较低的时间复杂度下捕获目标对象外观的长程变化，提高目标对象的跟踪性能和跟踪的准确率。
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