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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的高性能目标跟踪方法，旨在优化边缘计算设备上的跟踪应用。包含以下步骤：步骤1，获取图像并裁剪，从视频流中提取图像帧，裁剪得到模板图像和搜索区域图像；步骤2，构建一个模板分支可分离的层级式Transformer网络架构；步骤3，模板图像编码，将模板图像输入模板分支的Transformer编码器，并缓存其深度特征；步骤4，搜索区域图像编码，将缓存的模板特征和搜索图像输入搜索区域分支的Transformer编码器，得到多尺度特征注意力图；步骤5，自适应融合多尺度特征，将融合后的特征送入Head网络中，确定目标位置。通过上述步骤，本发明提出的方法利用Transformer网络的强大特征提取和注意力机制，实现了高性能的目标跟踪，适用于计算资源受限的边缘计算设备。
主权项：1.一种基于Transformer的高性能目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1,从视频流中提取图像帧，裁剪得到模板图像和搜索区域图像；步骤S2,构建一个模板分支可分离的层级式Transformer网络架构；步骤S3,将模板图像输入模板分支的Transformer编码器，并缓存其深度特征，得到模板特征；步骤S4,将缓存的模板特征和搜索区域图像输入搜索区域分支的Transformer编码器，得到多尺度特征注意力图；步骤S5,自适应融合多尺度特征，将融合后的特征送入Head网络中，确定目标位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于Transformer的高性能目标跟踪方法
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