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申请/专利权人：南昌工程学院
摘要：本发明提出基于递归扩张注意力的孪生网络的目标跟踪方法与系统，该方法包括：基于Transformer网络和递归扩张注意力模块构建特目标跟踪模型；基于模板和搜索图像，利用双分支特征提取网络得到模板和搜索特征；将模板与搜索特征进行拼接，得到拼接后的特征；基于拼接后的特征，结合预测头进行计算，获取分类回归结果，根据分类归回结果对目标进行预测；结合大规模数据集采用迭代的方式对目标跟踪模型进行训练，得到训练后的目标跟踪模型，利用训练后的目标跟踪模型对目标进行精确的目标跟踪。本发明优化了特征提取过程，为图像识别和搜索任务提供了一种更为高效和精确的解决方案。
主权项：1.一种基于递归扩张注意力的孪生网络的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、基于Transformer网络和递归扩张注意力模块构建双分支特征提取网络，双分支特征提取网络的两个分支权重共享，基于自注意力机制构建特征融合网络，双分支特征提取网络、特征融合网络和预测头构成的目标跟踪模型；步骤2、将模板图像输入目标跟踪模型，基于双分支特征提取网络对模板图像进行特征提取，得到模板特征；将搜索图像输入目标跟踪模型，基于双分支特征提取网络对搜索图像进行特征提取，得到搜索特征；将模板特征与搜索特征进行拼接，得到拼接后的特征；步骤3、将拼接后的特征输入分类回归预测头并进行计算，获取分类回归结果，根据分类回归结果对目标进行预测；步骤4、结合大规模数据集采用迭代的方式重复步骤1至步骤3对目标跟踪模型进行训练，得到训练后的目标跟踪模型，利用训练后的目标跟踪模型对目标进行精确的目标跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌工程学院 基于递归扩张注意力的孪生网络的目标跟踪方法与系统
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