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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明请求保护一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR‑Net，受金字塔残差网络的启发pyramidalconvolutionalresidualnetwork，PyConvResNet，本发明提出了一种简单而有效的视觉目标跟踪方法，有效地提升了对通用视觉目标的跟踪性能，将其命名为APR‑Net跟踪方法。在本发明中提出的APR‑Net跟踪方法，能够自动搜索特征图中的多尺度特征。此外，本发明在PyConvResNet中引入了注意力机制，以进一步提高跟踪的准确率和稳定性。在基准数据集上的实验结果表明，所提出的跟踪方法在各种具有挑战性的环境中实现了具有竞争力的跟踪准确率和稳定性，并满足实时跟踪速度。本发明提出的跟踪方法在GPU上以近30帧秒的速度运行。
主权项：1.一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR-Net，其特征在于，包括以下步骤：设计注意力金字塔残差网络APR-Net特征提取模型，所述特征提取模型APR-Net为带有注意力机制的金字塔残差网络；将ATOM跟踪方法作为基线跟踪框架，设计的跟踪方法包括四个部分：基于金字塔残差网络PyConvResNet的特征提取器、注意力模块、分类器和预测器；其中，基于金字塔残差网络PyConvResNet的特征提取器用于提取每一帧视频图像的特征；注意力模块用于增强特征的视觉表达能力，有助于特征提取器对目标可能出现的区域给予更多的关注；注意力模块通过逐位加权运算集成到金字塔残差网络模型中，最终将跟踪问题转换为分类和预测问题；利用分类器初步定位目标，获取初始目标边框，预测器利用反向传播，优化目标边框，对每一帧的跟踪结果进行修正，获得精细的目标边框。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR-Net
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